在pandas扩展/滚动函数中，如何使用数据帧或序列的索引？

在pandas扩展/滚动函数中，可以使用数据帧或序列的索引来指定要进行滚动计算的窗口范围。

对于数据帧，可以使用rolling方法来创建一个滚动窗口对象，然后使用window参数指定窗口的大小。例如，使用df.rolling(window=3)可以创建一个窗口大小为3的滚动窗口对象。

对于序列，可以使用pd.Series.rolling方法来创建一个滚动窗口对象，同样可以使用window参数指定窗口的大小。例如，使用series.rolling(window=3)可以创建一个窗口大小为3的滚动窗口对象。

创建滚动窗口对象后，可以使用各种滚动函数来对窗口内的数据进行计算，例如sum、mean、max等。这些函数可以通过调用滚动窗口对象的方法来实现，例如rolling_sum、rolling_mean、rolling_max等。

以下是一些常用的滚动函数及其应用场景：

1. rolling_sum：计算滚动窗口内数据的总和，适用于计算移动平均值、累积和等。
2. rolling_mean：计算滚动窗口内数据的平均值，适用于计算移动平均值、滑动平均值等。
3. rolling_max：计算滚动窗口内数据的最大值，适用于计算滚动最大值、滑动最大值等。
4. rolling_min：计算滚动窗口内数据的最小值，适用于计算滚动最小值、滑动最小值等。
5. rolling_std：计算滚动窗口内数据的标准差，适用于计算滚动标准差、滑动标准差等。

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