尝试使用pandas数据框中其他两列的groupby基于另一列创建新的滚动平均列时出错

在使用pandas数据框中的groupby基于另一列创建新的滚动平均列时出错，可能是由于以下原因导致的：

1. 数据类型错误：首先，需要确保参与计算的列的数据类型是数值型的，否则会导致计算错误。可以使用df.dtypes检查每列的数据类型，并使用astype方法将其转换为正确的数据类型。
2. 缺失值处理：如果参与计算的列存在缺失值，可能会导致计算错误。可以使用df.dropna()方法删除包含缺失值的行，或使用df.fillna()方法将缺失值填充为特定的值。
3. 分组列错误：在使用groupby进行分组时，需要确保指定的分组列存在于数据框中，并且没有拼写错误。可以使用df.columns查看数据框的列名，确保分组列的名称正确。
4. 滚动平均计算错误：在使用groupby创建滚动平均列时，需要使用rolling函数指定滚动窗口的大小，并使用mean函数计算平均值。例如，可以使用以下代码创建一个名为"rolling_mean"的滚动平均列：

df['rolling_mean'] = df.groupby('group_column')['target_column'].rolling(window=3).mean()

在上述代码中，"group_column"是用于分组的列名，"target_column"是要计算滚动平均的列名，窗口大小为3。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能需要提供更多的具体信息，例如错误提示、数据示例等，以便更好地帮助解决问题。