用简单的窗口函数求求2018年4月每个时段的，pv、uv 数量、按照uv转化率取top5，使用滑动 -- uv 转化率 = 转化人数/uv数量 ，假设现在转化人数是 1

首先，需要明确时间窗口的大小和滑动窗口的步长。假设我们将时间窗口设置为1小时，滑动窗口步长设置为30分钟。

然后，根据时间窗口和步长，可以将每个时段分为多个子时段。例如，2018年4月1日0点到1点的子时段为0:00-0:30和0:30-1:00。

接着，对于每个子时段，可以统计该时段内的PV和UV数量。PV数量即为该时段内所有页面的访问量总和，UV数量为该时段内不同用户的访问量总和。

最后，根据UV转化率（假设转化人数为1），计算每个子时段的转化率，并按照转化率从高到低排序，取前5个子时段作为top5。

具体代码实现如下（假设数据已经存储在名为data的DataFrame中）：

import pandas as pd

# 设置时间窗口和滑动窗口步长
window_size = pd.Timedelta('1 hour')
step_size = pd.Timedelta('30 minutes')

# 将时间戳转换为时间窗口
data['time_window'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.floor(window_size)

# 统计每个时间窗口内的PV和UV数量
pv_uv_data = data.groupby(['time_window']).agg({'page_view': 'sum', 'user_id': 'nunique'}).reset_index()
pv_uv_data.columns = ['time_window', 'pv', 'uv']

# 计算每个时间窗口内的转化率
pv_uv_data['conversion_rate'] = 1 / pv_uv_data['uv']

# 按照转化率从高到低排序，并取前5个子时段作为top5
top5 = pv_uv_data.sort_values(by='conversion_rate', ascending=False)[:5]

需要注意的是，上述代码仅是一个简单的示例，实际情况可能会更加复杂，需要根据具体业务需求和数据特点进行调整。