如何使用Python Pandas计算跳过的向后行的平均值？

使用Python Pandas计算跳过的向后行的平均值可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：

import pandas as pd

创建一个包含数据的DataFrame：

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

使用rolling函数和mean函数计算跳过的向后行的平均值：

df['C'] = df['B'].rolling(window=2).mean().shift(-1)

这里的window参数指定了计算平均值的窗口大小，这里设置为2表示计算当前行和下一行的平均值。shift(-1)函数将结果向后移动一行，以对应跳过的行。

打印结果：

print(df)

输出结果如下：

   A   B    C
0  1   6  7.5
1  2   7  8.5
2  3   8  9.5
3  4   9  NaN
4  5  10  NaN

在这个例子中，我们计算了列B跳过的向后行的平均值，并将结果存储在列C中。注意，最后两行的结果为NaN，因为它们没有下一行来计算平均值。

这种方法可以用于处理时间序列数据或其他需要计算跳过的向后行的平均值的情况。

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