如何在python中计算dataframe列的所有值的滚动平均值

在Python中计算DataFrame列的滚动平均值可以使用rolling函数。rolling函数是pandas库中的一个函数，用于执行滚动计算操作。

滚动平均值是指在一个固定大小的窗口内，计算窗口内数据的平均值，并将结果作为新的一列添加到DataFrame中。

以下是在Python中计算DataFrame列的滚动平均值的步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]})

1. 使用rolling函数计算滚动平均值：

window_size = 3  # 窗口大小
df['rolling_mean'] = df['col1'].rolling(window_size).mean()

在上述代码中，我们使用rolling函数计算了'col1'列的滚动平均值，并将结果存储在新的'rolling_mean'列中。窗口大小为3，即计算每3个值的平均值。

1. 打印DataFrame：

print(df)

输出结果：

   col1  col2  rolling_mean
0     1     6           NaN
1     2     7           NaN
2     3     8      2.000000
3     4     9      3.000000
4     5    10      4.000000

在上述输出结果中，由于窗口大小为3，前两个值的滚动平均值为NaN（不可用）。

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