DataFrame的多列上的Pandas.rolling_apply lambda

DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，它是一个二维表格，类似于Excel中的数据表。DataFrame的多列上的Pandas.rolling_apply lambda是一种在多列上使用滚动窗口函数进行计算的方法。

滚动窗口函数是一种在时间序列或数据表中，对一定窗口大小内的数据进行计算的方法。Pandas库中的rolling函数可以用来创建滚动窗口对象，然后可以在该对象上应用各种函数进行计算。其中，rolling_apply函数可以用来在滚动窗口上应用自定义的函数。

lambda函数是一种匿名函数，可以在不定义函数名称的情况下直接使用。在rolling_apply中，我们可以使用lambda函数来定义需要在滚动窗口上应用的计算逻辑。

使用Pandas的rolling_apply lambda函数，可以在DataFrame的多列上进行滚动窗口计算。具体步骤如下：

使用rolling函数创建滚动窗口对象，指定窗口大小和其他参数。例如，可以使用df.rolling(window=3)创建一个窗口大小为3的滚动窗口对象。
在滚动窗口对象上使用rolling_apply函数，传入lambda函数作为参数。lambda函数应该接受一个数组作为输入，并返回一个标量值作为输出。例如，可以使用df.rolling(window=3).apply(lambda x: x[0] + x[1] + x[2])来计算每个窗口中前三个元素的和。

这种方法可以应用于DataFrame的多列上，可以通过选择需要计算的列来实现。例如，可以使用df[['col1', 'col2']].rolling(window=3).apply(lambda x: x['col1'].mean() + x['col2'].sum())来计算每个窗口中'col1'列的均值加上'col2'列的总和。

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