我如何取熊猫DataFrame中值的两边的平均值？
要取熊猫DataFrame中值的两边的平均值，可以使用熊猫库中的rolling函数来实现。rolling函数可以对指定的窗口大小内的数据进行滚动计算。
具体步骤如下：
- 导入熊猫库：
import pandas as pd - 创建一个熊猫DataFrame对象：
df = pd.DataFrame(data)- data为数据，可以是列表、字典、Numpy数组等形式
- 使用rolling函数对DataFrame中的列进行滚动计算：
- 例如，对列A的值进行滚动计算，窗口大小为3：
df['A_rolling_avg'] = df['A'].rolling(window=3, center=True).mean()- A_rolling_avg为新生成的列名，可以根据实际需求自定义
- window参数指定窗口大小，这里设置为3，表示计算当前值及其前后两个值的平均值
- center参数设置为True，表示取窗口大小的两边的平均值
- mean()函数表示计算平均值，也可以根据需求选择其他统计函数，如sum()、max()等
- 例如，对列A的值进行滚动计算，窗口大小为3：
- 最后，可以通过访问新生成的列来获取熊猫DataFrame中值的两边的平均值：
df['A_rolling_avg']
这样，你就可以通过rolling函数来取熊猫DataFrame中值的两边的平均值了。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
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请注意，以上只是示例产品，实际选择产品应根据具体需求进行评估和选择。
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熊猫群
、、
用熊猫群来获取最后n个实例的平均值的最好方法是什么？
例如，我有这样一个dataframe：
frame = pd.DataFrame({'Student' : ['Bob', 'Bill', 'Bob', 'Bob', 'Bill', 'Joe', 'Joe', 'Bill', 'Bob', 'Joe'],
浏览 2提问于2014-03-30得票数 6
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3回答
根据其标签计算一行中值的平均值：
A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
B = [0,0,0,0,0,1,1,1,1, 1]
Result = pd.DataFrame(data=[A, B])
我希望输出是: 0->3；1-> 7.8
pandas有groupby功能，但我不知道如何实现它。谢谢
浏览 0提问于2017-11-13得票数 2
1回答
熊猫只从细胞中返回价值
、、、、
我目前正在尝试从Dataframe中的单元格中检索值。我正在搜索dataframe，以查找与行中的列中值匹配的字符串，然后从另一列返回该行中的值。
我的代码如下所示：
df:
Fruit Value
apple 7.0
banana 6.0
orange 8.0
lemon 3.0
melon 2.0
myList = ['apple', 'lemon']
result = []
for word in myList:
result.append(df['Value'].loc[df[
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
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我正在使用.mean()、.median()、.mode()计算熊猫df列的模式/中值/平均值，但是当这样做时，会出现一个索引：
def largeStats(dataframe):
dataframe.drop(dataframe.index[dataframe['large_airport'] != 'Y'], inplace=True)
mean = dataframe['frequency_mhz'].mean()
mode = dataframe['frequency_mhz'].mode()
浏览 22提问于2022-04-22得票数 0
我正试图从一个dataframe中创建一个汇总统计表，并且很难理解如何正确地将列分组。
我有以下数据：
Year Value_1 Value 2
------------------------------------
0 2012 43 34
1 2012 45 24
2 2012 35 44
3 2012 32 44
4 2012 35
浏览 1提问于2022-05-25得票数 0
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2回答
计算熊猫的日平均值
、、、、
我有一个函数，它将计算出在同一天的熊猫数据栏"A“中值的平均值。是否有比最后一行中的列表理解更有效的方法来做到这一点？
import pandas as pd
import numpy as np
def daily_mean(df,date,col):
return df[date][col].mean()
data = np.random.rand(100)
columns = ['A']
times = pd.date_range('20180101',freq='9H',periods=100)
df = pd.Da
浏览 0提问于2018-10-01得票数 2
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我用的是熊猫0.13.1。这个数据文件：
a = pandas.DataFrame({"a": ["foo", "bar", "qux"], "v": [1, 5.6, 50.5]})
a = a.set_index("a")
包含浮点数及其平均值可以用.mean()计算
>>> a.mean()
v 19.033333
dtype: float64
>>> type(a.mean())
pandas.core.series.Series
然而，在熊猫的0.
浏览 1提问于2014-07-17得票数 0
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1回答
假设我的数据已经分组了，我如何计算中值和其他统计数据？
Index Value Count
0 6 2
1 2 3
2 9 8
在上面的例子中，我希望得到列值的中值/平均值，并考虑列的“计数”。
实际值是2,2,2,6,6, 9 ,9,9,9,9,9,9,9，9，9，9，9所以我的中位数是9。
浏览 6提问于2020-05-16得票数 3
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1回答
试图计算一个范围(置信区间)，以返回在列上映射的lambda中的两个值。
M=12.4; n=10; T=1.3
dt = pd.DataFrame( { 'vc' : np.random.randn(10) } )
ci = lambda c : M + np.asarray( -c*T/np.sqrt(n) , c*T/np.sqrt(n) )
dt['ci'] = dt['vc'].map( ci )
print '\n confidence interval ', dt['ci'][:,1]
..
浏览 3提问于2014-05-13得票数 1
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我已经发现了关于替换列中值的问题，但我不知道如何具体地将每个值替换为它的列平均值。例如，在所提供的代码中，如何用-1列的平均值替换每个-1？我对蟒蛇很陌生，不知道该去哪里
df = pd.DataFrame({"A" : [1, 2, 4, -1, 6, 7, 8],
"B" : [2, 4, -1, 8, 10, 6, 7],
"C" : [20, -1, 4, 8, 19, 1, 7] })
浏览 1提问于2019-10-25得票数 2
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2回答
我在python程序中导入了名为Time、Test 1和Test 2的.csv文件的前三列。
import pandas as pd
fields = ['Time', 'Time 1', 'Time 2']
df=pd.read_csv('file.csv', skipinitialspace=True, usecols=fields)
是我在程序中导入的文件。
如何使函数在给定时间限制之间找到Test 1列中值的均值/平均值？将时间限制(起始值和结束值)作为函数中的参数。
例如，我希望找到列Test 1中值的平均值，
浏览 1提问于2018-03-19得票数 1
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我试图得到一系列数组的聚合列的中位数。例如：
a = np.array([[1,9,3],[1,1,1],[8,5,4]])
df = pd.DataFrame(columns=["a"])
df["a"] = list(a)
df["b"] = [1,1,2]
A = df.groupby("b")["a"].apply(lambda x: np.mean(x, axis=0))
print(A)
B = df.groupby("b")["a"].apply(lambda x: n
浏览 0提问于2021-10-23得票数 1
1回答
熊猫指数中每一日期的操作
、、、、
我在潘达有以下几天不同商品的日期：
df = pd.DataFrame([], columns=["Bid", "Ask"], index_col='tid')
填充如下：
2015-07-15 07:16:39.034 49.960 50.000
2015-08-12 07:16:39.235 49.958 49.998
我需要找到每天滚动的平均值。因此，我把这些日子总结成这样：
dates = set(df.index.map(pd.Timestamp.date))
然后迭代这些日期并计算滚动平均值：
for d in dates:
浏览 1提问于2015-08-15得票数 1
1回答
熊猫枢轴表嵌套集
、、
我正在尝试创建一个支点表，用于统计表单的数量以及从该计数中计算的和、平均值和中位数。但是，表单dtype是绝对的，我不能在非数字值上使用均值和中值函数。
我想使用'Form‘：count作为我的值进行聚合。
如果我在第一个aggfunc中包含平均值，我就会得到这个错误。
DataError: No numeric types to aggregate
在创建枢轴表时，是否有一种方法可以在枢轴表中嵌套aggfuncts或更改dtype？
我尝试过使用.astype(int)，但似乎无法理解该函数的语法。
下面的虚拟代码并不完全准确，但我可以继续做下去。
df = pd.DataFrame
浏览 0提问于2019-10-08得票数 0
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我想找出每年的平均值、中值和模式值，给定一个特定的邮政编码--如何实现这一点，我已经从CSV文件中读取数据并将其转换为json文件，并将其定义为DataFrame --我的数据示例不局限于下表--它更大
浏览 3提问于2020-12-24得票数 0
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我正在尝试创建一个新列，该列以另一列中的值为条件，取另一列中值的平均值。
pd.DataFrame({"A":[1, 2, 1, 2],
"B":[4, 6, 8, 12]
我想要创建一个新的列'C‘，将是
pd.DataFrame({"A":[1, 2, 1, 2, 3],
"B":[4, 6, 8, 12, 4],
"C":[6,9,6,9,4]}
如果不清楚，当A列中的值相同时，我希望输出B列中值的平均值。因此，C= (4 +6+.)/n其中A == 1和C= (6
浏览 4提问于2017-10-20得票数 1
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我有一个具有以下结构的多索引DataFrame：
metric1 metric2
experiment1 experiment2 experiment1 experiment2
run1 1.2 1.5 0.2 0.9
run2 2.1 0.7 0.4 4.3
如何计算最小值(最大值、平均值等)值，并获得如下所示的DataFrame：
metric1
浏览 3提问于2015-02-18得票数 0
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我有一只熊猫df看起来像这样：
我想要计算值的行有"-“而不是值，我希望用上面和下面行中值的平均值来替换这些值。
有人知道怎么做吗？
谢谢大家！
浏览 2提问于2022-02-07得票数 1
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2回答
我很难想象在熊猫身上用一种不同的方式来做这件事。我的方式“工作”，但是难以置信的缓慢。在高层次上，我想这样做：
按id分组数据，查找a的中值。
找出a的每个值与其组的中位数之间的差异
在中间值的一组中找到最大值
然后，在组中，如果a丢失/nan，如果在step 3中找到的值小于公差(例如1)，则将step 3覆盖/设置为中值。
我就是这样做的：
假设一个dataframe：
df = pd.DataFrame({'id': [1,1,2,2,3], 'a': [1, np.nan, 3, 1, 2], 'b': [np.n
浏览 0提问于2018-08-01得票数 2
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1回答
我想根据多元估算输入缺失的数据，在下面的附加数据集中，A列有一些缺失值，而A列和B列有0.70的相关系数。因此，我想使用一种回归关系，这样它将建立A列和B列之间的关系，并在Python中计算缺失的值。
注:我可以使用平均值、中值和模式来实现，但是我想使用另一列中的关系来填充缺失的值。
如何处理这个问题。你的解决方案，请
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import Imputer
import numpy as np
# assign data of lists.
data = {'Date
浏览 1提问于2022-03-14得票数 0
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1回答
什么是粉刷-修剪平均过滤器？
、、、、
我理解均值滤波器，它取核像素的平均值，也理解中值滤波器，它取核像素的中值(对所有值进行排序，取内核的中间值)。
Alpah-修剪平均滤波器给出了均值和中值滤波器的混合。输出是
我不明白这个过滤器是怎么回事。有人能解释清楚这个过滤器吗？
浏览 2提问于2020-09-18得票数 3
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我被困在这上面有一段时间了！我有这两只熊猫的资料：
import pandas as pd
color_scores = pd.DataFrame({'score': [12.4, 9.8, 7.4, 2.6, 14.8],
'colors': ['blue, red, green', 'blue, purple, orange',
'blue, pink, yellow', 'purple, pink, orange',
浏览 2提问于2018-03-27得票数 1
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1回答
我有一个DataFrame，如下所示(地址键是索引)：
address date1 date2 date3 date4 date5 date6 date7 <email> NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN
我想计算一行的平均值，但是当我使用DataFrame.mean(axis=1)时，我得到了NaN (在上面的例子中，我想要1的平均值)。即使我使用NaN，我也会得到DataFrame.mean(axis=1, skipna=True, numeric_
浏览 1提问于2016-06-22得票数 2
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1回答
我有以下数据：
我试图对13个周期的指数移动平均值进行计算，但结果根本不匹配，我使用以下代码试图得到结果：
stockdata['sma'] = stockdata['close'].rolling(window = 13, min_periods=13).mean()
stockdata['ema'] = stockdata['close'].ewm(span=13, adjust=False).mean()
简单的媒体工作得很好，只有指数移动的媒体没有给出正确的值。
移动平均线的计算在“关闭”栏中进行。
ativo
浏览 2提问于2020-02-20得票数 1
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1回答
我正在开发一个大型数据集，如下所示：
Time, Value
01.01.2018 00:00:00.000, 5.1398
01.01.2018 00:01:00.000, 5.1298
01.01.2018 00:02:00.000, 5.1438
01.01.2018 00:03:00.000, 5.1228
01.01.2018 00:04:00.000, 5.1168
.... , ,,,,
31.12.2018 23:59:59.000, 6.3498
数据是从一年中的minute日到一年中的last日的一个last数据。
我想使用Pandas来找出每个5日的平均值
浏览 1提问于2019-06-27得票数 3
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3回答
是否有方法以日期时间格式计算和返回日期时间列的中值？我想以datetime64ns格式计算python中列的中值。下面是列的示例：
df['date'].head()
0 2017-05-08 13:25:13.342
1 2017-05-08 16:37:45.545
2 2017-01-12 11:08:04.021
3 2016-12-01 09:06:29.912
4 2016-06-08 03:16:40.422
名称: recency，dtype: datetime64ns
我的目标是使中值与上面的日期列相同的日期时间格式：
尝试转换为np.a
浏览 4提问于2017-05-10得票数 12
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1回答
因此，对于文档，fillna value参数可以是以下之一：
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
Value to use to fill holes (e.g. 0), alternately a dict/Series/DataFrame of values specifying which value to use for each index (for a Series) or column (for a DataFrame). (values not in the dict/Series/DataFrame will not be f
浏览 2提问于2017-07-04得票数 1
1回答
我正在尝试计算在几个工作会话中收集的结果的中位数。 我的数据是这样的： df = pd.DataFrame(
{"Session" : [1 ,1, 2, 2, 3, 3],
"Value" : [1, 2, 3, 4, 5, 6]}) 我想计算滚动会话数字中所有值的中位数。比如会话1和会话2的所有值的中位数，然后是会话2和会话3的中值... 现在我做的唯一一件事就是通过这样计算中值的平均值： summary = pd.DataFrame()
summary['median_session'] = df.groupby('
浏览 20提问于2020-04-03得票数 0
1回答
熊猫归责
、
我有一个多年的时间序列，半小时分辨率与一些差距，并希望计算它们的平均值为基础的其他年份，但同时。例如，如果一个值在2005-1-1-12:00丢失，我想同时取所有的值，但是从所有其他年份和平均值，然后用平均值来计算缺失的值。我得到的是：
import pandas as pd
import numpy as np
idx = pd.date_range('2000-1-1', '2010-1-1', freq='30T')
df = pd.DataFrame({'somedata': np.random.rand(175345)
浏览 2提问于2015-07-21得票数 2
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我正在尝试将简单的函数应用于熊猫的大部分数字数据。数据是一组按时间索引的矩阵。我想使用层次/多级索引来表示这一点，然后使用一个拆分应用-组合类似的操作来分组数据，应用一个操作，并将结果总结为一个数据。我希望这些操作的结果是dataframes而不是Series对象。
下面是一个简单的例子，它包含两个矩阵(两个时间点)，表示为多级数据。我想从每个时间点减去一个矩阵，然后通过取平均值来折叠数据，并返回保留数据的原始列名的数据。
我尝试的每一件事要么失败，要么给出一个奇怪的结果。我试着遵循，因为我认为这基本上是一个拆分-应用-组合操作，但是文档很难理解，示例也很密集。
如何才能在熊猫身上做到这一点？
浏览 5提问于2015-06-02得票数 0
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我有一个大型数据集：
Time, Value
01.01.2018 00:00:00.000, 5.1398
01.01.2018 00:01:00.000, 5.1298
01.01.2018 00:02:00.000, 5.1438
01.01.2018 00:03:00.000, 5.1228
01.01.2018 00:04:00.000, 5.1168
.... , ,,,,
31.12.2018 23:59:59.000, 6.3498
数据是从一年中的minute日到一年中的last日的一个last数据。
我想使用Pandas来平均每5天找到一次。例如：
从01.
浏览 0提问于2019-06-27得票数 3
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我有两个元组列表，具有相同的键，如下所示。如何创建一个以键作为索引和列中值的熊猫DataFrame？
l1 = [('jan', 1.2), ('feb', 1.3), ('mar', 1.1)]
l2 = [('jan', 1.1), ('feb', 1.2), ('mar', 1.3)]
浏览 2提问于2018-06-29得票数 0
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我对熊猫群对象中的每一列都应用了不同的功能。其中一个函数是加权平均值，其中权重是DataFrame中另一列中的关联值。然而，对于我的一些组，权重之和为零。因此，在运行代码时，我会得到一个“权和为零，不能标准化”的错误消息。
参考下面的代码，对于由col1值x和col2值y定义的组，col1=x和col2=y行中col3中的值之和为零，这在col5的加权平均值中产生了一个错误。
有没有办法使加权和为零的组返回“加权平均值”为零？谢谢!
df = pd.DataFrame([['x','x','x','y','y',&
浏览 1提问于2019-04-12得票数 1
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我在用Rust编程语言学习锈病。我正在第8章-哈希映射的末尾尝试这个作业。
任务是：
给定一个整数列表，使用一个向量并返回列表的平均值(平均值)、中值(排序时，中间位置的值)和模式(最常见的值；哈希映射将在这里有所帮助)。
平均值和中位数对我来说很容易，但我很难解决最后一部分的任务。我确实有一个可行的解决方案(见下文)，但我确信一定有一些更优雅、更易读的方法(使用标准库？)为了这个。
use std::collections::HashMap;
fn main() {
let mut numbers = vec![42, 1, 36, 34, 76, 378, 43, 1, 43, 54
浏览 0提问于2017-08-17得票数 31
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在Matlab中
"timeit(F)，它度量运行函数句柄F指定的不带输入参数的函数所需的典型时间(以秒为单位)。“
此方法返回函数运行的中位数(我认为是13)。
在查看了Python中的time和timeit方法之后，我找不到任何东西可以让我从IPython控制台调用脚本(而不是函数)多次，并返回平均值或中值。
有什么简单的方法吗？或者至少执行1次，这样我就可以做自己的循环和平均值了？谢谢
浏览 0提问于2015-03-05得票数 0
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一年滚动平均大熊猫栏日
、、、
我想计算一下这个Dataframe test中每一行的1年滚动平均值。
index id date variation
2313 7034 2018-03-14 4.139148e-06
2314 7034 2018-03-13 4.953194e-07
2315 7034 2018-03-12 2.854749e-06
2316 7034 2018-03-09 3.907458e-06
2317 7034 2018-03-08 1.662412e-06
2318 7034 2018-
浏览 0提问于2018-03-20得票数 13
1回答
在我的excel文件中，大约有1500行30列。我相信我可以用蟒蛇来完成它。所以我的目标是：
如何让python正确读取我的excel文件。
我希望将行数减少到1/ 10，那么如何计算每列中每10行的平均值？
同时，我希望保留时隙列，以便我了解它表示什么时期。
这是我的excel文件。
我已经把文件上传到Google上了，请试着看看
我使用的代码如下所示
import numpy as np
import pandas as pd
import glob
location='C:\\Users\\Poon\\Downloads\\20211014_
浏览 5提问于2022-05-19得票数 0
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2回答
群熊猫数据与计算多列均值
、、、
我试图将熊猫的数据按列分组，然后计算出多个列的平均值。在下面的示例中，我想按“类别”列进行分组，然后计算“得分”和“优先级”列的平均值。所有三列都应位于生成的dataframe中。
我能够对第一列进行分组并计算平均值，但我不知道如何添加第二列。在我的尝试之下。
任何指导都非常感谢。
import pandas as pd
data = [['A', 2, 1], ['A', 4, 2], ['B', 5, 3], ['B', 2, 3]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['categor
浏览 3提问于2022-05-24得票数 1
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假设我有一个dataframe df
df = pd.DataFrame({'group_id' : [1,1,1,2,2,3,3,3,3],
'amount' : [2,4,5,1,2,3,5,5,5],
'x':[2,5,8,3,6,9,3,1,0]})
group_id amount x
0 1 2 2
1 1 4 5
2 1 5 8
3 2
浏览 4提问于2022-08-02得票数 1
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熊猫圈运行平均不起作用。
、、、、
我试图使90行的运行平均，A列中的每3行的平均值应该与B列中的那些行相同。例如:从这里：
df = pd.DataFrame( A B
2 0
3 0
4 0
7 0
9 0
8 0)
对此：
df = pd.DataFrame( A B
2 3
3 3
浏览 11提问于2022-08-25得票数 1
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4回答
我有一个熊猫的dataframe，它有一个列，它在每一行中都有一个值列表。我需要使用每一行的对应值来计算平均值。也就是说，我需要列表中八个值的平均值。列表中的每个元素都是变量的值。
>>> df_ex
0 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
1 [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1]
我尝试将其转换为numpy数组，然后采用这种方法，但我一直得到一个错误TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'。我明白，与其使用列表，不如将其转
浏览 10提问于2017-11-22得票数 5
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1回答
Python熊猫群聚合
、、、
我有一个DataFrame df，由(age, height)组成。我想看看身高的平均值随年龄的变化如何，所以我将df按age分组，并尝试形成一个由(age, mean_height)组成的新DataFrame new_df，代码如下：
groups = df.groupby('age')
new_df = groups.agg({'height' : np.mean,
'age' : # HOW to add age?})
但我不知道如何把age附加到new_df上，希望有人能给我一些建议。
浏览 1提问于2014-09-29得票数 2
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我想用分组或聚合平均值替换熊猫系列中的坏值negative values(-666)和NaNs。样本DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'cat': ['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],
'val':
浏览 3提问于2022-03-16得票数 0
1回答
我有一只熊猫数据仓库，其结构如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"value": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 0],
"group": ["A"] * 6 + ["B"] * 6
}
)
我希望获得一个具有相同行数的新的dataframe，它对每一行都具有对应于组中值的分位数。
对于这种情况，输出将如下所示：
可以在完全不同的尺度上有大量的组和值，并且每个组可能有不同的大小。
浏览 5提问于2022-08-31得票数 1
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我有一个带有3列的dataframe df：A是一个对象id，B是一个标志，而C是一个在object A上测量的带有标志B的值。我希望计算按C分组的[A,B]的平均值，并将结果存储为三个新列：
C0：C(或NaN)在B = 0时的平均值
C1：C(或NaN)在B = 1时的平均值
C2：C(或NaN)在B = 2时的平均值
下面是一个示例，说明我如何尝试将dataframe df转换为res。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"A":[0,0,0,0,0,1,2,2,3,3,3],
浏览 0提问于2018-10-03得票数 0
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我有一只熊猫DataFrame，里面大部分都是实数，但里面也有一些nan值。
如何用列的平均值替换nans？
这个问题非常类似于这个问题：，但不幸的是，这个问题的解决方案对熊猫DataFrame无效。
浏览 14提问于2013-09-08得票数 285
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我有一个df，其中一些列包含数字，我使用df.mean(0)计算这些列的平均值、std、中位数等。
我怎样才能把这些摘要统计数字列在一个清单中？一份平均表，一份中值表等。
浏览 3提问于2016-10-18得票数 1
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熊猫平均月数
、、、
我有以下时间序列：
Date Value
0 2006-01-03 18
1 2006-01-04 12
2 2006-01-05 11
3 2006-01-06 10
4 2006-01-09 22
... ... ...
3510 2019-12-23 47
3511 2019-12-24 46
3512 2019-12-26 35
3513 2019-12-27 35
3514 2019-12-30 28
我想计算一个月的平均值。因此
浏览 1提问于2020-12-27得票数 5
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我将我的数据按下面的两列分组
df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 3],
'b': [4.0, 5.5, 6.0],
'c': [7L, 8L, 9L],
'name': ['hello', 'hello', 'foo']})
df.groupby(['a', 'name']).median()
结果是：
浏览 0提问于2013-10-05得票数 30
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如何获得熊猫系列的某一长度n的滚动值？
例如，如果我有以下内容：
df = pd.DataFrame({'temperature': [0, 1, 2, np.nan, 4, 2, 0.8, 4, 8.8, 7.12]})
如何获得长度n的移动值，例如，如果n=3：
NaN，NaN，0，NaN，0，1，.，4，8.8，7.12
编辑:如果我使用熊猫滚动，如：
roll = pd.Series.rolling(df, 3).mean()
然后滚动是该系列的移动平均值。在这里，我不需要每一组移动的3个值的平均值，而是这些3个值的集合。
浏览 2提问于2018-02-20得票数 3
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