pandas中过去n个日期的真值之和

在pandas中，可以使用rolling函数来计算过去n个日期的真值之和。rolling函数可以应用于时间序列数据，它可以创建一个滑动窗口对象，然后在该窗口上执行聚合操作。

以下是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用rolling函数来计算过去n个日期的真值之和。rolling函数可以应用于时间序列数据，它可以创建一个滑动窗口对象，然后在该窗口上执行聚合操作。

具体地，我们可以使用rolling函数的sum方法来计算过去n个日期的真值之和。首先，需要将日期列设置为索引，然后使用rolling函数创建一个滑动窗口对象，指定窗口大小为n。接下来，可以调用sum方法计算窗口内的真值之和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10),
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 将日期列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 计算过去3个日期的真值之和
n = 3
df['sum'] = df['value'].rolling(window=n).sum()

print(df)

输出结果如下：

            value   sum
date                   
2022-01-01      1   NaN
2022-01-02      2   NaN
2022-01-03      3   6.0
2022-01-04      4   9.0
2022-01-05      5  12.0
2022-01-06      6  15.0
2022-01-07      7  18.0
2022-01-08      8  21.0
2022-01-09      9  24.0
2022-01-10     10  27.0

在上述示例中，我们创建了一个包含日期和值的DataFrame。然后，将日期列设置为索引，并使用rolling函数计算了过去3个日期的真值之和，结果存储在新的一列'sum'中。

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