如何计算仅当Marker列为1时的滚动平均值

滚动平均值是一种用于计算数据序列中连续子序列平均值的方法。在计算仅当Marker列为1时的滚动平均值时，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确定数据序列的长度和Marker列的位置。假设数据序列存储在一个表格中，Marker列位于第N列。
2. 遍历数据序列，从第N+1行开始。对于每一行，检查Marker列的值是否为1。
3. 如果Marker列的值为1，则将当前行的数值加入到滚动平均值的计算中。
4. 继续遍历数据序列，直到最后一行。
5. 计算滚动平均值。将所有满足条件的数值相加，然后除以满足条件的数值的个数，即可得到滚动平均值。

滚动平均值的计算可以通过编程语言来实现。以下是一个示例代码（使用Python语言）：

# 假设数据序列存储在一个名为data的二维数组中，Marker列位于第N列
data = [
    [1, 2, 1],
    [2, 3, 0],
    [3, 4, 1],
    [4, 5, 1],
    [5, 6, 0]
]

marker_column = N  # Marker列的位置

sum = 0  # 用于存储满足条件的数值之和
count = 0  # 用于存储满足条件的数值的个数

for row in data:
    if row[marker_column] == 1:
        sum += row[0]  # 假设需要计算第一列的滚动平均值
        count += 1

rolling_average = sum / count

print("滚动平均值为:", rolling_average)

在腾讯云的产品中，可以使用云数据库 TencentDB 来存储和管理数据序列。同时，可以使用云函数 SCF（Serverless Cloud Function）来编写和执行上述代码，实现滚动平均值的计算。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：

• 云数据库 TencentDB
• 云函数 SCF

请注意，以上仅为示例代码和腾讯云产品的推荐，并非唯一的解决方案。根据具体需求和环境，可能需要选择不同的工具和方法来计算仅当Marker列为1时的滚动平均值。