rolling(m,min_periods=m)

rolling(m, min_periods=m)是Pandas中一个时间序列的滚动窗口函数，用于计算指定窗口大小m内的数据的统计量。其中，m表示滚动窗口的大小，min_periods表示计算统计量所需的最小观测值数量。

rolling函数的常见用法是结合其他函数来使用，比如rolling().mean()表示计算指定窗口内的均值，rolling().max()表示计算指定窗口内的最大值。下面是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造一个时间序列数据
data = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('20210101', periods=10))

# 计算滚动窗口大小为3的均值
rolling_mean = data.rolling(window=3, min_periods=1).mean()

print('原始数据：\n', data)
print('滚动窗口大小为3的均值：\n', rolling_mean)

输出结果为：

原始数据：
 2021-01-01    0.041331
2021-01-02   -0.226191
2021-01-03    1.096008
2021-01-04   -0.782303
2021-01-05    0.282807
2021-01-06   -0.598526
2021-01-07   -0.919993
2021-01-08   -0.088508
2021-01-09   -1.195258
2021-01-10    0.334870
Freq: D, dtype: float64
滚动窗口大小为3的均值：
 2021-01-01    0.041331
2021-01-02   -0.092930
2021-01-03    0.303383
2021-01-04    0.029838
2021-01-05    0.198171
2021-01-06   -0.032341
2021-01-07   -0.411571
2021-01-08   -0.535343
2021-01-09   -0.767586
2021-01-10   -0.306299
Freq: D, dtype: float64

可以看到，rolling函数计算出了滚动窗口大小为3的均值。其中，min_periods参数设置为1表示在计算滚动窗口统计量时，如果窗口内的观测值数量小于1，则该位置的统计量值为NaN。