rolling_mean1 = x1.rolling(window=window_size1).mean() rolling_mean2 = x2.rolling(window=window_size2).mean()计算的结果是一个值还是许多值？

`rolling_mean1`和`rolling_mean2`的计算结果是一个包含许多值的对象，而不是单个值。

使用`rolling()`函数计算滚动均值时，会在每个时间窗口内计算平均值，并返回一个与原始数据相同长度的对象。每个窗口的平均值都会被计算并存储在结果对象中。因此，`rolling_mean1`和`rolling_mean2`都是包含许多值的序列，其长度与原始数据的长度相同。

可以通过索引或切片操作来访问特定时间窗口中的滚动均值值，或者使用该对象进行进一步的计算和分析。

相关问题

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。

那么长度为200的累计特征数据x1与长度为2000的特征数据x2，怎么靠滚动平均值确定缩放因子呢

如果你想通过滚动平均值来确定长度为200的累计特征数据x1与长度为2000的特征数据x2之间的缩放因子，可以按照以下步骤进行：

1. 计算滚动平均值：分别计算x1和x2的滚动平均值，可以使用`rolling()`函数来实现。

rolling_mean1 = x1.rolling(window=window_size).mean()
rolling_mean2 = x2.rolling(window=window_size).mean()

2. 缩放因子计算：将滚动平均值进行比较，并计算缩放因子。

scaling_factor = rolling_mean1.mean() / rolling_mean2.mean()

在这里，我们使用滚动平均值的均值来计算缩放因子。通过比较x1和x2的滚动平均值，我们可以得到一个缩放因子，该因子可以用于将x1缩放到与x2相似的范围。

需要注意的是，滚动窗口的大小（`window_size`）需要根据数据的特点和实际需求进行选择。较大的窗口大小将考虑更长时间范围内的平均值，而较小的窗口大小将更敏感地反映较短时间范围内的变化。

最后，使用得到的缩放因子将x1进行缩放，以使其与x2具有相似的范围：

scaled_x1 = x1 / scaling_factor

请记住，这只是一种通过滚动平均值来确定缩放因子的方法之一，具体选择方法应根据数据的特点和具体需求进行调整。