Pandas:在时间范围内使用优先行滚动求和，使用时间而不是索引

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、分析和可视化等操作。

在Pandas中，可以使用时间范围来进行优先行滚动求和，而不是使用索引。具体实现可以通过以下步骤：

首先，确保数据集中的时间列被正确解析为Pandas的日期时间类型。可以使用pd.to_datetime()函数将时间列转换为日期时间类型，例如：

df['时间列'] = pd.to_datetime(df['时间列'])

接下来，将时间列设置为数据集的索引，可以使用set_index()方法实现，例如：

df.set_index('时间列', inplace=True)

然后，使用rolling()函数进行滚动求和操作。rolling()函数可以指定窗口大小，并对窗口内的数据进行求和等操作。例如，对于时间范围为1小时的滚动求和，可以使用以下代码：

df['滚动求和列'] = df['待求和列'].rolling('1H').sum()

其中，'待求和列'是需要进行求和的列名，'滚动求和列'是存储求和结果的列名，'1H'表示窗口大小为1小时。

最后，根据需求选择合适的时间范围进行数据筛选。可以使用loc[]方法根据时间范围进行数据选择，例如：

df_filtered = df.loc['开始时间':'结束时间']

其中，'开始时间'和'结束时间'是需要筛选的时间范围。

Pandas在数据处理和分析方面具有广泛的应用场景，包括金融、科学、工程、社交媒体等领域。对于时间序列数据的处理和分析，Pandas提供了丰富的功能和灵活的操作方式，可以方便地进行数据的统计、聚合、可视化等操作。

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