Pandas滑动窗口rolling计算相关的统计值

### 如何在 Pandas 中实现滑动窗口操作 #### 使用 `rolling()` 函数进行基本滑动窗口操作 `pandas.DataFrame.rolling()` 方法允许对 DataFrame 或 Series 进行滚动窗口计算。通过指定窗口大小和其他参数，可以执行各种统计运算，如均值、标准差等[^1]。 下面是一个简单的例子来展示如何创建时间序列数据并计算其移动平均值： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建时间序列数据 date_rng = pd.date_range(start='2023-10-01', end='2023-10-10', freq='D') data = {'Value': [10, 15, 12, 18, 22, 28, 35, 40, 38, 42]} df = pd.DataFrame(data, index=date_rng) # 设置窗口大小为4，并计算每个窗口内的均值 window_size = 4 df['Rolling_mean'] = df['Value'].rolling(window=window_size).mean() print(df) ``` 这段代码会输出带有原始数值列 (`Value`) 和新添加的四日移动平均数列 (`Rolling_mean`) 的表格[^2]。 #### 不同类型的窗口操作 Pandas 提供了四种主要类型的窗口操作方式：滚动窗口、加权窗口、扩展窗口和指数加权窗口。每种类型都有不同的应用场景和支持的功能特性[^3]。 对于更复杂的分析需求，《Python 数据分析库 Pandas》提到除了基础的窗口计算之外，还可以利用额外选项来进行更加灵活的数据处理，比如调整窗口位置（前向/居中）、应用自定义聚合逻辑或是引入偏移量等功能[^4]。