题目说的好像和股票有关，实际上就是一个时间序列图。但本节主要介绍时间序列的几个常用统计方法。详细如下：

【脚本】

【结果】

【说明】  Python有很多可视化绘图工具包，我们使用常用的matplotlib. 使用之前需要导入。  Plt.figure()可以设置画布的大小和分辨率。我使用pycharm工具，没有设置画布信息，也可以使用正常画出图片。  Plt.plot()，设置绘图内容。  Plt.show()，显示绘图。  我们可看出该股票总体呈现出一种下降趋势。

【脚本】

【结果】

【说明】  平滑后不改变整体的趋势效果，但可以更清楚地显示趋势。  Rolling(30)：是包含该点在内的往前30个点的平均值作为该点的值。  使用Rolling(30)，图形的开头会有29个空缺。  为避免开头空缺过大，这里可以针对前面30个点单独设置平滑周期。修改脚本如下： plt.plot(frame['close'].rolling(30, min_periods=2).mean()) 结果如下图：

【脚本】 plt.plot(frame['close'].expanding(10).mean()) 【结果】

【说明】  扩展窗口平均，从时间序列的起始处开始，不断增加窗口的长度，直到超过所有序列。这里的10是有值观测点的最小数量。图中桔色线为expanding(10).mean()的结果；蓝色线为rolling(30, min_periods=2).mean()的结果。

【脚本】

【结果】 【说明】  指数加权平均：体现数据平滑的特点，还体现时间衰减的效果，即各个数据的加权系数会随时间呈指数似的递减，越靠近当前时间的数值的加权系数会越大。span=30表示时间跨度。  图中桔色线为ewm(span=30).mean()的结果；蓝色线为rolling(30, min_periods=2).mean()的结果。

【脚本】

【结果】

【说明】  环比变化的定义：（后一值-当前值）/当前值

【脚本】

【结果】

【说明】  看上去两者的相关性也比较随机