pandas实现一列数据的斜率变低

在pandas中，可以使用rolling函数来计算一列数据的滚动窗口平均值，从而实现斜率的变低。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

2. 创建DataFrame：将数据存储在DataFrame中，可以使用以下代码创建一个示例DataFrame：

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 计算滚动窗口平均值：使用rolling函数计算y列的滚动窗口平均值，可以通过指定窗口大小来控制平均值的计算范围。以下代码将窗口大小设置为3，并将结果存储在新的一列中：

window_size = 3
df['rolling_mean'] = df['y'].rolling(window_size).mean()

4. 查看结果：可以使用print函数查看DataFrame的内容，以及新添加的rolling_mean列的值：

print(df)

这样，通过计算滚动窗口平均值，可以实现一列数据的斜率变低。