rolling函数用法

rolling函数是pandas库中的一个函数，用于对时间序列数据进行移动窗口计算。它可以计算指定区间内的均值、标准差、最大值、最小值等。

用法示例:

import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算过去3个数据的平均值
data.rolling(3).mean()

# 计算过去5个数据的标准差
data.rolling(5).std()

参数：
- window：窗口大小
- min_periods：最小计算数据量
- center：True 则窗口以数据点为中心，False则以首位为中心。
- win_type : 滑动窗口的类型，如：boxcar, triang, blackman, parzen, bohman, bartlett, blackmanharris, nuttall, barthann, kaiser (可选)

详细用法可以参考pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html

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python中rolling函数用法

rolling函数是pandas库中的一个函数，用于数据滑动窗口的计算。它可以对一个序列进行滑动窗口计算，比如计算移动平均数、移动方差等。其基本用法为：rolling(window).function()，其中window为滑动窗口的大小，function为需要进行的计算函数。例如rolling(3).mean()表示计算每三个数的平均值。

pandas rolling函数

pandas中的rolling函数是一个基于滑动窗口的函数，用于对数据进行滑动窗口计算。它可以在DataFrame和Series对象上使用，并且可以对多个列进行滚动计算。rolling函数的语法如下：

rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

其中，window参数指定滑动窗口的大小，min_periods参数指定窗口中的非缺失值的最小数量，center参数指定窗口是否居中对齐，win_type参数指定窗口类型，on参数指定要进行滚动计算的列名，axis参数指定要进行滚动计算的轴，closed参数指定窗口是否包含边界。

rolling函数支持的滚动计算方法包括sum、mean、median、min、max、std、var、cov、corr等。可以使用如下代码进行调用：

df.rolling(window=2).sum()

这将对DataFrame对象df的所有列进行滑动窗口计算，窗口大小为2，计算方法为sum。