安裝 pandas
pandas 是一個強大的 Python 數據分析庫，提供快速、靈活且可表達的數據結構，使數據處理變得更加簡單直觀。它是進行實用、真實世界數據分析的基礎工具，旨在成為所有語言中最強大、最靈活的開源數據分析/操作工具之一。使用 pandas，你可以輕鬆分析股票、虛擬貨幣，並且內建許多指標公式。
官網: [pandas GitHub](https://github.com/pandas-dev/pandas)
安裝 pandas
若要安裝 pandas，請確保你已經安裝了 Python。接著在終端機執行以下指令：
“`bash
pip install pandas
“`
均線 (MA) 簡易使用
均線是一種常見的技術分析工具，用來平滑價格數據並識別趨勢。以下是如何計算 5 日均線和 10 日均線的示範：
5MA
“`python
import pandas as pd
ma = 5
yourDataList = [1, 2, 3, 5, 6, 10, 12, 14, 12, 30]
myObj = pd.Series(yourDataList).rolling(ma).mean()
print(myObj)
“`
在這段程式碼中，`rolling(ma)` 表示我們要計算的窗口大小為 5。接著，`mean()` 函數將計算這個窗口內的平均值。
均線計算示範
讓我們來看看如何解釋這些數據。
– 對於列表中的前 5 個數字，計算其平均值時，公式為：(1 + 2 + 3 + 5 + 6) / 5 = 3.4。
參數詳解
以下是 `rolling` 函數的參數詳解：
“`python
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
“`
– `window`：計算均線的時間窗大小，可以用整數或時間偏移。
– `min_periods`：每個窗口最少需要的觀測值數量，默認為 None。
– `center`：如果設置為 True，窗口的標籤將會居中，默認為 False。
– `win_type`：窗口的類型，可選的字符串類型，默認為 None。
– `on`：指定要計算的列名，對於 DataFrame 必填。
– `axis`：默認為 0，即對列進行計算。
– `closed`：定義區間的開閉，支持 int 類型的 window。
延伸應用
除了均線，pandas 還可以用於其他許多數據分析任務，例如：
– 數據清理與預處理
– 數據視覺化（配合 Matplotlib 或 Seaborn）
– 高級數據操作（如合併、分組、透視表等）
想了解更多關於 Python 的文章，請參考這裡：[Python 檢查 dict 是否有這個 key](https://badgameshow.com/steven/python/python-筆記)。
Q&A（常見問題解答）
**Q1: 如何計算不同時間窗口的均線？**
A1: 修改 `rolling` 函數中的 `window` 參數即可計算不同時間窗口的均線，例如 `window=10` 計算 10 日均線。
**Q2: pandas 是否支持缺失值處理？**
A2: 是的，pandas 提供了許多方法來處理缺失值，例如使用 `fillna()` 函數填充缺失值。
**Q3: 是否可以將均線結果可視化？**
A3: 可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 等庫進行可視化，這樣可以更直觀地觀察趨勢變化。
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