对pandas中的多个列进行滚动平均和聚合

在pandas中，可以使用rolling函数对多个列进行滚动平均和聚合操作。

滚动平均是指在一个移动的窗口内，计算窗口内数据的平均值。可以使用rolling函数的mean方法来实现滚动平均。例如，对于一个DataFrame df，我们可以使用以下代码计算两个列col1和col2的滚动平均：

df['col1_rolling_mean'] = df['col1'].rolling(window=3).mean()
df['col2_rolling_mean'] = df['col2'].rolling(window=3).mean()

上述代码中，window参数指定了滚动窗口的大小，这里设置为3。mean方法计算了窗口内数据的平均值，并将结果保存在新的列col1_rolling_mean和col2_rolling_mean中。

聚合操作是指对多个列进行统计计算，例如求和、平均值等。可以使用rolling函数的agg方法来实现滚动聚合。以下是一个示例代码，计算两个列col1和col2的滚动平均和滚动求和：

df['col1_rolling_mean'] = df['col1'].rolling(window=3).agg(['mean', 'sum'])
df['col2_rolling_mean'] = df['col2'].rolling(window=3).agg(['mean', 'sum'])

上述代码中，agg方法接受一个列表作为参数，列表中包含了要进行的聚合操作，这里使用了'mean'和'sum'。结果将保存在新的列col1_rolling_mean和col2_rolling_mean中。

滚动平均和聚合操作在时间序列数据分析中非常常见，可以用于平滑数据、计算移动平均值等。在金融领域，滚动平均常用于计算股票价格的移动平均值，以便分析价格趋势。

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