pandas rolling

pandas 的 rolling 是一个用于处理滑动窗口的函数。它可以对一个 Series 或 DataFrame 进行操作，并返回一个新的 Series 或 DataFrame。rolling 可以执行各种计算，如均值、标准差、和、最大值、最小值等。例如，可以使用 rolling 计算每个时间点的过去 n 天的均值或标准差。rolling 的语法如下：

rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

其中，window 表示滑动窗口的大小，min_periods 表示窗口中要求的最小非 NA 值的数量，center 表示窗口是否居中，win_type 表示窗口类型（如矩形窗口、高斯窗口等），on 表示针对哪个列进行计算，axis 表示计算的轴，closed 表示窗口的开闭情况。

相关问题

pandas rolling函数

pandas中的rolling函数是一个基于滑动窗口的函数，用于对数据进行滑动窗口计算。它可以在DataFrame和Series对象上使用，并且可以对多个列进行滚动计算。rolling函数的语法如下：

rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

其中，window参数指定滑动窗口的大小，min_periods参数指定窗口中的非缺失值的最小数量，center参数指定窗口是否居中对齐，win_type参数指定窗口类型，on参数指定要进行滚动计算的列名，axis参数指定要进行滚动计算的轴，closed参数指定窗口是否包含边界。

rolling函数支持的滚动计算方法包括sum、mean、median、min、max、std、var、cov、corr等。可以使用如下代码进行调用：

df.rolling(window=2).sum()

这将对DataFrame对象df的所有列进行滑动窗口计算，窗口大小为2，计算方法为sum。

pandas rolling函数求滚动平均

pandas是一个Python中的数据分析库，其中的rolling函数可以求取滚动平均。所谓滚动平均，就是在时间序列数据中，以一定的窗口大小为单位向滑动，求取窗口内的平均值，得到新的一组平均值序列。在这个过程中，每个数据点都被考虑到。rolling函数的实现可以分为以下几个步骤：

1. 指定窗口大小

使用rolling函数前，需要指定一个窗口的大小。这个大小可以是一个时间单位(例如天、小时、分钟等)，也可以是一个数据点的数量，这取决于用户的需求。

2. 应用聚合函数

在指定窗口大小后，rolling函数会将数据在窗口上滑动，并应用用户指定的聚合函数（例如mean、sum等），计算窗口内数据的平均值或其它统计量。

3. 填充缺失值

rolling函数计算滚动平均时，可能会遇到缺失值。这种情况下，rolling函数提供了一些选项，可以进行缺失值的填充，例如使用前一个数据点或后一个数据点来填充缺失值。

最终，rolling函数返回一个新的Series或DataFrame对象，其中包含了求取得到滚动平均值的结果。通过rolling函数的使用，用户可以方便地对时间序列数据进行滚动平均的计算，以获得更好的数据趋势展示和分析效果。