average rate: 0.100 min: 9.970s max: 10.065s std dev: 0.04760s window: 3

看起来您提到的数据集包含了数据库性能指标以及系统的负载平均情况。"Average rate: 0.100 min: 9.970s max: 10.065s std dev: 0.04760s window: 3" 描述的是某种平均速率（可能是每秒执行次数），最低时间为9.970秒，最高时间为10.065秒，标准差为0.04760秒，窗口大小为3。这个结果可能是在评估某个操作或查询的性能稳定性。

具体来说，平均速率0.100表示每秒执行大约0.1次任务，而时间范围（min到max）表明执行时间集中在10秒左右，标准差告诉我们这些执行时间的分布相对集中，因为偏差很小（只有0.04760秒）。窗口大小为3意味着性能统计是基于过去三段时间内的平均。

如果您想了解如何计算这种类型的平均值和统计，您可以使用Python的`statistics`模块来实现。这里是一个简单示例：

import statistics

# 假设我们有执行时间列表
execution_times = [9.970, 10.065, 10.065, ...]  # 填充实际的时间点

# 计算平均值
avg_rate = 1 / statistics.mean(execution_times)

# 计算标准差
std_dev = statistics.stdev(execution_times)

# 其他统计如min、max可以通过直接访问列表元素获得
min_time = min(execution_times)
max_time = max(execution_times)

window_size = 3  # 这里假设您已经有了窗口内的时间点

# 如果要按窗口滑动计算平均值，可以创建一个滑动窗口函数
def moving_average(window):
    return statistics.mean(execution_times[-window:])

# 使用滑动窗口获取每个时间点的平均值
moving_averages = [moving_average(i) for i in range(1, len(execution_times) + 1)]

# 注意，上述代码需要根据实际情况填充`execution_times`列表