python读取15张14行3700列数据，如何对14组数据同时进行滑动窗口截取，

在Python中，你可以使用pandas库来处理这类数据，特别是它的`rolling`函数非常适合进行滑动窗口操作。假设你有15张14行3700列的数据存储在一个DataFrame中，每个DataFrame代表一组数据，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保所有15张数据都已经整合到一个大的DataFrames列表或者字典中，比如`data_list`，其中`data_list[i]`是第i组数据。

import pandas as pd

# 假设你的数据已经存储在这个格式中
data_list = [your_large_dataframe_1, your_large_dataframe_2, ..., your_large_dataframe_15]

2. 对于每组数据，应用滚动窗口，例如计算每组数据过去10行的数据滑动平均或移动平均，可以这样做：

window_size = 10  # 滑动窗口大小
for i, df in enumerate(data_list):
    window_df = df.rolling(window=window_size).mean()  # 这里以平均为例，其他统计如sum、count等类似
    # 如果需要保留原数据的位置，可以用df.rolling().apply(your_function)替换，并指定apply函数
    window_df.name = f"Window_{window_size}_average_of_group_{i+1}"  # 添加标签区分不同的窗口结果

3. 结果会是一个新的DataFrame集合，包含了所有组的滑动窗口结果。如果你想要一次性保存它们，可以将结果存储回文件或者另一个结构中。

注意，由于每次滚动都会生成一个新的DataFrame，如果数据量非常大，可能会占用大量内存。在实际操作时，你可能需要考虑内存管理和优化。