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。

相关问题

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。

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。