python中的滚动中值

我有一些基于每日收盘价的股票数据。我需要能够将这些值插入到python列表中，并获得最近30次收盘的中值。有一个python库可以做到这一点吗？

在纯python中，将数据放在python列表

a

中，您可以这样做

median = sum(sorted(a[-30:])[14:16]) / 2.0

（假设

a

至少有30项。）

使用NumPy包，您可以使用

median = numpy.median(a[-30:])

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中位数不就是排序范围内的中间值吗

因此，假设您的列表是

stock\u data

：

last_thirty = stock_data[-30:]
median = sorted(last_thirty)[15]

现在，您只需找到并修复一个错误，还需要处理

stock\u data

少于30个元素的情况

让我们在这里试一下：

def rolling_median(data, window):
    if len(data) < window:
       subject = data[:]
    else:
       subject = data[-30:]
    return sorted(subject)[len(subject)/2]

def滚动中位数（数据，窗口）：
如果len（数据）<窗口：
主题=数据[：]
其他：
主题=数据[-30:]
已排序的返回（主题）[len（主题）/2]

您考虑过吗？它基于

numpy

，可以自动将时间戳与数据关联，并丢弃任何未知日期，只要您用

numpy.nan

填充即可。它还通过matplotlib提供了一些相当强大的绘图功能

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基本上，它是为python中的财务分析而设计的。

对最后29个值进行中值运算会更有效。如果30是一个任意的选择，那么如果你选择奇数窗口大小，你可以避免计算中间两个的平均值。这就是为什么有一个专门的库很好，这样我就不用担心我的算法中有错误而操纵我的偏好。看起来熊猫可以处理任意的时间间隔和数据的时间戳。美好的同意，但我的观点是：了解您使用的算法通常可以提高性能。值得记住的是，如果/当你需要沿着这条路走得更远时……对于一个数值为偶数的列表，中间值是两个中间值的平均值。很好：