只有戴冠英的世界pandas函数：rolling的使用
1，什么是rolling函数？
在Pandas中，rolling函数是Series和DataFrame对象的一个方法，它允许我们创建一个滑动窗口，并在该窗口上执行各种统计计算。该函数主要用于时间序列数据，但同样适用于其他一维数据。
2，如何使用rolling函数？
rolling函数的一般语法如下：
DataFrame：要进行滚动计算的DataFrame对象或Series对象。
window：指定滑动窗口的大小，可以是一个整数，表示窗口的大小；也可以是一个字符串，表示时间窗口的大小（例如："2D"表示2天）。
min_periods（可选）：指定窗口中非NaN值的最小数量。如果窗口中的非NaN值数量小于min_periods，则结果为NaN。
注意：这里window = 1， min_periods = 1的时候，就等于原来的值。
你觉得这个是废话吗？
并不是！
因为有的时候我们处理数据，会写成一个函数，那么这样就很方便，例如：
这样我们就可以轻松写成函数了~
下面，我们介绍一些rolling函数的常用统计计算：
- 滚动平均值（Rolling Mean）
滚动平均值是rolling函数中最常用的功能之一，它可以帮助我们平滑时间序列数据，去除噪声，更好地观察趋势。
- 滚动求和（Rolling Sum）
滚动求和可以用于累积计算，比如累计收益、累积销量等。
- 滚动最大值和最小值（Rolling Maximum and Minimum）
滚动最大值和最小值有助于寻找局部极值点，或者在一段时间内的峰值和谷值。
- 滚动标准差（Rolling Standard Deviation）
滚动标准差可以帮助我们观察数据的波动情况。
3，大坑
- 在使用rolling函数时，需要注意数据的顺序，确保时间序列按照时间先后顺序排序。
- Twikoo
- Utterance
Last update: 2023-08-13
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