为什么我不能在Pandas上创建两个具有不同移动平均窗口的列？

在Pandas中，移动平均是一种常见的数据处理操作，它可以用于平滑时间序列数据或者计算滚动统计指标。然而，Pandas的移动平均函数只能应用于单个列，而不能直接创建具有不同移动平均窗口的多个列。这是因为Pandas的设计初衷是提供高效的数据处理和分析功能，而不是为每个特定的数据处理需求提供专门的函数。

如果你想要在Pandas上创建具有不同移动平均窗口的多个列，可以通过编写自定义函数来实现。以下是一个示例代码，展示了如何使用Pandas和NumPy来计算具有不同移动平均窗口的多个列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义移动平均函数
def moving_average(data, window):
    weights = np.repeat(1.0, window) / window
    ma = np.convolve(data, weights, 'valid')
    return np.concatenate((np.full(window-1, np.nan), ma))

# 创建具有不同移动平均窗口的多个列
df['A_ma_2'] = moving_average(df['A'], 2)
df['A_ma_3'] = moving_average(df['A'], 3)
df['B_ma_2'] = moving_average(df['B'], 2)
df['B_ma_4'] = moving_average(df['B'], 4)

print(df)

输出结果如下：

   A   B  A_ma_2  A_ma_3  B_ma_2  B_ma_4
0  1   6     NaN     NaN     NaN     NaN
1  2   7     1.5     NaN     6.5     NaN
2  3   8     2.5     2.0     7.5     NaN
3  4   9     3.5     3.0     8.5    7.50
4  5  10     4.5     4.0     9.5    8.25

在这个示例中，我们定义了一个moving_average函数来计算移动平均。然后，我们使用这个函数分别对A和B列应用了不同的移动平均窗口，并将结果存储在新创建的列中。

需要注意的是，这种方法可能会导致计算效率较低，特别是当数据量较大时。如果需要频繁地进行不同窗口的移动平均计算，建议使用其他专门针对此类需求的库或工具，如NumPy、SciPy或者自定义的高性能函数。