在时间窗口以数据点为中心的情况下，如何计算此pandas表上的“滚动”统计数据？

在时间窗口以数据点为中心的情况下，可以使用pandas库来计算滚动统计数据。滚动统计数据是指在给定时间窗口内，以数据点为中心，计算某个特定指标的统计值。

首先，需要确保数据表中的时间列是按照时间顺序排列的。可以使用pandas的sort_values()函数对时间列进行排序。

接下来，可以使用rolling()函数来创建一个滚动窗口对象。该函数接受一个参数window，表示时间窗口的大小，可以是固定的时间间隔，也可以是数据点的数量。

然后，可以使用滚动窗口对象的各种统计函数来计算滚动统计数据，例如mean()计算均值、sum()计算总和、max()计算最大值等。这些函数会在每个时间点上计算窗口内数据的统计值。

最后，可以使用shift()函数将统计值向后移动，使其对应到原始数据点的时间。这样可以保证统计值与原始数据点对齐。

以下是一个示例代码，演示如何计算在时间窗口以数据点为中心的情况下的滚动统计数据：

import pandas as pd

# 假设有一个名为df的pandas表，包含时间列和需要计算的指标列
# 确保时间列按照时间顺序排列

# 设置时间列为索引
df.set_index('时间列', inplace=True)

# 创建滚动窗口对象，以5个数据点为窗口大小
rolling_window = df['指标列'].rolling(window=5)

# 计算滚动均值
df['滚动均值'] = rolling_window.mean().shift(-2)

# 计算滚动总和
df['滚动总和'] = rolling_window.sum().shift(-2)

# 计算滚动最大值
df['滚动最大值'] = rolling_window.max().shift(-2)

# 打印结果
print(df)

在上述示例代码中，我们使用了一个窗口大小为5的滚动窗口对象，并计算了滚动均值、滚动总和和滚动最大值。通过shift(-2)将统计值向后移动2个数据点，使其对应到原始数据点的时间。

需要注意的是，上述示例代码中没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为这些与计算滚动统计数据的问题并无直接关联。如需了解腾讯云相关产品和服务，可以访问腾讯云官方网站获取更多信息。