如何使用python计算数据帧中每20个数据点的基本统计数据？

使用Python计算数据帧中每20个数据点的基本统计数据可以通过以下步骤实现：

导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

创建数据帧：

data = pd.DataFrame({'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25]})

计算每20个数据点的基本统计数据：

window_size = 20
result = data['Value'].rolling(window_size).agg([np.mean, np.median, np.min, np.max])

在上述代码中，我们使用了rolling函数来创建一个滑动窗口，窗口大小为20。然后，使用agg函数来计算每个窗口中的基本统计数据，包括平均值（mean）、中位数（median）、最小值（amin）和最大值（amax）。

打印结果：

print(result)

输出结果如下：

    mean  median  amin  amax
0    NaN     NaN   NaN   NaN
1    NaN     NaN   NaN   NaN
2    NaN     NaN   NaN   NaN
3    NaN     NaN   NaN   NaN
4    NaN     NaN   NaN   NaN
5    NaN     NaN   NaN   NaN
6    NaN     NaN   NaN   NaN
7    NaN     NaN   NaN   NaN
8    NaN     NaN   NaN   NaN
9    NaN     NaN   NaN   NaN
10   NaN     NaN   NaN   NaN
11   NaN     NaN   NaN   NaN
12   NaN     NaN   NaN   NaN
13   NaN     NaN   NaN   NaN
14   NaN     NaN   NaN   NaN
15   NaN     NaN   NaN   NaN
16   NaN     NaN   NaN   NaN
17   NaN     NaN   NaN   NaN
18   NaN     NaN   NaN   NaN
19   10.5    10.5   1.0  20.0
20   11.5    11.5   2.0  21.0
21   12.5    12.5   3.0  22.0
22   13.5    13.5   4.0  23.0
23   14.5    14.5   5.0  24.0
24   15.5    15.5   6.0  25.0

在输出结果中，前19个窗口的统计数据为NaN，因为数据点不足20个。从第20个窗口开始，每个窗口的统计数据包括平均值、中位数、最小值和最大值。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求调整代码和数据。