计算移动平均线是最常见的需求，实现起来也非常简单，下面来完成三件事：
1. 从csv格式的文件导入数据，数据内容如下图，注意数据列非常多，我们导入的时候只取了部分列：
2.计算简单算术移动平均线MA；
3.将计算好的数据输出到csv文件中。
我这里直接把代码写出来，复制下来就能运行，文件路径还有个别参数需要修改：
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: Michael Liang
@date:1020
"""
importpandasaspd
# ========== 从原始csv文件中导入股票数据，以特锐德sz300001为例
# 导入数据 - 注意：这里请填写数据文件在您电脑中的路径，因为原始数据列太多，所以只取了部分列
input_data = pd.read_csv('C:\\Users\\Mic\\PycharmProjects\\test\\data\\sz300001.csv',
usecols=['股票代码','股票名称','交易日期','开盘价','最高价','最低价','收盘价','后复权价','前复权价'],
parse_dates=['交易日期'])
pd.set_option('expand_frame_repr', False)
# 将数据按照交易日期从远到近排序
input_data = input_data.sort_values(by='交易日期',ascending=1)
# ========== 计算移动平均线(以‘前复权价’为例)
# 分别计算5日、20日、60日的移动平均线
malist = [5,20,60]
# 计算简单算术移动平均线MA - 注意：stock_data['close']为股票每天的收盘价
formainmalist:
input_data['MA_'+str(ma)] = input_data['前复权价'].rolling(ma).mean()
# ========== 将算好的数据输出到csv文件 - 注意：这里请填写输出文件在您电脑中的路径，这里用gbk编码方便用Excel打开展示，实际csv建议输出utf-8格式
input_data.to_csv('C:\\Users\\Mic\\PycharmProjects\\test\\data\\sz300001_ma.csv',encoding='gbk',index=False)
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输出的数据截图如下：
(完)
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