解释这段代码data = data.fillna(data.rolling(window_size, min_periods=1).mean())

这段代码的作用是用滑动窗口的方式对DataFrame中的缺失值进行插值，即用窗口中的非缺失值的平均值来填充缺失值。

具体来说，这段代码首先使用fillna函数将DataFrame中的缺失值标记为NaN，然后使用rolling函数对DataFrame进行滑动窗口操作，其中window_size指定了窗口的大小，min_periods指定了窗口中必须要有的非缺失值的最小数量。接着，使用mean函数对每个窗口中的非缺失值进行求平均，得到一个与原DataFrame形状相同的新DataFrame，其中缺失值被用平均值填充。最后，将新的DataFrame赋值给原来的DataFrame，完成缺失值的插值。

相关问题

简化下列语句：for i in range(len(data2_0_time3)): if (np.isnan(data2_0_time3.iat[i,0])==True): if 3<=i<=len(data2_0_time3)-4: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24': 'speed_391_22'] = data2_0_time3.iloc[i-3:i,0:3].fillna(0).values.mean(axis=0) elif i>len(data2_0_time3)-4: cols = ['speed_391_24', 'speed_391_23', 'speed_391_22'] rolling_df = data2_0_time3.loc[:i][cols].rolling(window=3, min_periods=1) data2_0_time3.loc[i, cols] = rolling_df.mean().iloc[-1].values else: data2_0_time3.loc[i, ['speed_391_24', 'speed_391_23', 'speed_391_22']] = np.nan_to_num(data2_0_time3.iloc[max(i-3,0):i+1, [0,1,2]].rolling(window=4, min_periods=1).sum().iloc[-1]/min(i+1, 4))

简化上述语句的方法:

1. 使用缩写变量名代替较长的列名，以增加代码可读性。
2. 使用单个布尔表达式来检查 np.isnan 函数的返回值。
3. 在重复的代码块中使用函数或类以减少冗余代码。
4. 在处理列表时排除索引错误，并使用 min 函数以避免除以零的错误。

简化后的代码如下所示：

def func(data):
cols = ['speed_391_24', 'speed_391_23', 'speed_391_22']
for i in range(len(data)):
if np.isnan(data.iloc[i,0]):
if 3<=i<=len(data)-4:
data.loc[i,cols] = data.iloc[i-3:i,0:3].fillna(0).values.mean(axis=0)
elif i>len(data)-4:
rolling_df = data.loc[:i][cols].rolling(window=3, min_periods=1)
data.loc[i,cols] = rolling_df.mean().iloc[-1].values
else:
data.loc[i,cols] = np.nan_to_num(data.iloc[max(i-3,0):i+1,[0,1,2]].rolling(window=4, min_periods=1).sum().iloc[-1]/min(i+1,4))

用pandas的rolling函数代替下列语句： data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=0 k=0 r=len(data2_0_time3)-1-i for j in range(1,4): if np.isnan(data2_0_time3.iat[i-j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i-j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i-j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i-j,2] k=k+1 for j in range(1,r): if np.isnan(data2_0_time3.iat[i+j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i+j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i+j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i+j,2] k=k+1 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]/k

可以使用下列代码来代替原有的语句：

cols = ['speed_391_24', 'speed_391_23', 'speed_391_22']
rolling_df = data2_0_time3.loc[:i][cols].rolling(window=3, min_periods=1)
data2_0_time3.loc[i, cols] = rolling_df.mean().iloc[-1].values

这里用到了 rolling() 函数来实现对DataFrame的滚动计算，计算方式采用的是 rolling_df.mean()，然后用 iloc 从中选择最后一行的值进行填充。值得注意的是，这里的 rolling() 函数默认是窗口为3，但是要达到原有语句的效果，还需要加上 min_periods=1 参数。