pandas 滚动平均(也称为移动平均).

滚动平均在数据分析和时间序列分析中很常见。pandas提供了很方便的方式去处理滚动平均值。在这篇文章中，我们将会通过一些例子来了解 pandas 的滚动平均。

在 pandas 中使用滚动平均

pandas中的rolling方法可以被用于计算滚动平均。这个方法可被用于计算序列的统计信息，例如均值、标准差等等。

对于一个使用 pandas 的DataFrame，可以对一个列应用rolling方法，例如，下面是一些代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含随机数字的DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': range(10)})
print(df)

# 计算每行的平均值
rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean()
print(rolling_mean)

注：上面代码示例中的window参数指定滑动窗口的大小。

这将会创建一个DataFrame，其中每行的平均值被计算并存储在rolling_mean列中。运行上面代码示例后，输出的结果类似这样：

0    NaN
1    NaN
2    1.0
3    2.0
4    3.0
5    4.0
6    5.0
7    6.0
8    7.0
9    8.0
Name: value, dtype: float64

滚动平均的应用场景

滚动平均常常被用于时序数据分析中，例如股票市场分析、气象数据分析等等。

在股票市场分析中，可以使用滚动平均来观察股票价格的长期趋势，从而预估股票价格的未来变化趋势。

在气象数据分析中，可以使用滚动平均来计算过去若干天的气温拉平的影响，从而得出一个更准确的气温预测。

总结

本篇文章介绍了pandas中的rolling方法的用法，以及滚动平均在数据分析中的应用场景。希望这篇文章对你在实际应用中有所帮助。