在pandas groupby中查找最近30天和60天的数量平均值

在pandas中，groupby是一个用于分组数据并进行聚合操作的强大工具。要查找最近30天和60天的数量平均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库：import pandas as pd
2. 假设你有一个名为df的DataFrame，其中包含了日期和数量两列数据。你可以使用groupby方法按照日期进行分组，并使用sum方法计算每个日期的数量总和。代码如下：

grouped = df.groupby('日期')['数量'].sum()

1. 接下来，你可以使用rolling方法创建一个滚动窗口，以便计算最近30天和60天的数量平均值。代码如下：

rolling_30d = grouped.rolling('30D').mean()
rolling_60d = grouped.rolling('60D').mean()

1. 最后，你可以通过索引来获取最近30天和60天的数量平均值。代码如下：

last_30d_mean = rolling_30d[-1]
last_60d_mean = rolling_60d[-1]

这样，last_30d_mean和last_60d_mean分别表示最近30天和60天的数量平均值。

在这个过程中，pandas提供了强大的数据处理和分析功能，使得我们可以方便地进行数据的聚合和计算。如果你想了解更多关于pandas的信息，可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云-数据分析与机器学习-pandas

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能会根据实际情况和数据结构的不同而有所变化。