使用rolling().max()向pandas多索引数据帧添加新列

使用rolling().max()方法可以向Pandas多索引数据帧添加新列。rolling().max()方法是Pandas库中的一个函数，用于计算滚动窗口内的最大值。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建一个多索引数据帧：

# 创建多索引数据帧
index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['x', 'y']])
df = pd.DataFrame(index=index, columns=['value'])

1. 添加数据到数据帧中：

# 添加数据到数据帧中
df.loc[('A', 'x'), 'value'] = 10
df.loc[('A', 'y'), 'value'] = 20
df.loc[('B', 'x'), 'value'] = 30
df.loc[('B', 'y'), 'value'] = 40

1. 使用rolling().max()方法计算滚动窗口内的最大值，并将结果存储到新列中：

# 使用rolling().max()方法计算滚动窗口内的最大值，并将结果存储到新列中
df['max_value'] = df.groupby(level=0)['value'].rolling(window=2).max().reset_index(level=0, drop=True)

在上述代码中，我们使用groupby()方法按第一级索引进行分组，然后使用rolling().max()方法计算滚动窗口内的最大值。最后，使用reset_index()方法将第一级索引重置，并使用drop=True删除多余的索引列。

这样，我们就成功地向Pandas多索引数据帧添加了新列，并计算了滚动窗口内的最大值。

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