rolling(window).mean()

rolling() 函数是pandas库中的一个函数，用于在数据上执行滚动窗口操作。mean()函数是numpy库中的一个函数，用于计算数组中数字的平均值。

rolling(window).mean()表示对数据进行滚动窗口操作，然后计算滚动窗口内数字的平均值。其中，window参数表示滚动窗口的大小。

例如，如果我们有一个数组 [1, 2, 3, 4, 5]，我们可以使用rolling(3).mean()来计算每三个数字的平均值，得到的结果是 [nan, nan, 2.0, 3.0, 4.0]。注意，由于第一个窗口不足三个数字，因此第一个值为 nan。

相关问题

报错：pandas.errors.UnsupportedFunctionCall: numpy operations are not valid with window objects. Use .rolling(...).mean() instead

这个错误通常发生在使用 Pandas 中的窗口函数时，例如使用 `rolling` 函数计算滚动平均值时使用了 NumPy 的函数。Pandas 的窗口函数返回的对象是一个窗口对象，而不是一个 NumPy 数组，因此不能使用 NumPy 函数。

解决方法是使用 Pandas 中的窗口函数来代替 NumPy 函数。在计算滚动平均值时，可以将 `mean()` 函数应用于窗口对象，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 Series 示例
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 rolling 函数计算滚动平均值
rolling_mean = s.rolling(window=3).mean()

# 输出结果
print(rolling_mean)

输出结果为：

0         NaN
1         NaN
2    2.000000
3    3.000000
4    4.000000
dtype: float64

在这个示例中，我们使用 Pandas 中的 `rolling` 函数计算滚动平均值，并将结果应用于 `mean()` 函数来得到最终结果。这样就避免了使用 NumPy 函数的错误。

rolling_mean1 = x1.rolling(window=window_size).mean() rolling_mean2 = x2.rolling(window=window_size).mean()是否改变原数据

不，`rolling_mean1`和`rolling_mean2`不会改变原始数据`x1`和`x2`。

在上述代码中，`rolling_mean1`和`rolling_mean2`是通过对原始数据进行滚动平均值计算得到的新的Series对象。滚动平均值的计算是基于原始数据的，并使用滑动窗口的大小来确定计算平均值的范围。

由于滚动平均值是基于原始数据计算而来的，它们只是提供了一个新的Series对象，而不会修改原始数据。因此，`rolling_mean1`和`rolling_mean2`是基于原始数据的滚动平均值，而原始数据本身不会被改变。

如果需要对原始数据进行修改，可以将滚动平均值重新赋值给原始数据变量，例如`x1 = x1.rolling(window=window_size).mean()`。这样可以将滚动平均值应用到原始数据上，并替换原始数据。但需要注意，这样做会导致原始数据的丢失，并且可能影响后续的计算或分析。