对pandas中时间窗函数rolling的使用详解

首先我们来看一下什么是pandas中的时间窗函数rolling。
rolling是pandas库中的时间窗口函数，它可以让我们实现类似于滑动平均的计算方式。具体而言，我们可以创建一个滑动窗口，来计算任意时刻窗口内的数据统计指标（如均值、标准差等）。下面是rolling函数的基本格式：

rolling(window[, min_periods, center, win_type, ...])

其中，window表示窗口大小（即滑动窗口的长度）；min_periods表示求统计指标时窗口中必须包含的最小的非空数据个数；center表示是否让窗口的中心对齐，默认为False（即窗口右侧对齐）；win_type表示窗口函数类型，例如在rolling对象上调用mean()函数，可以使用win_type参数设置加权窗口类型（如三角窗），等等。

现在，我们来看一下rolling函数的具体使用示例。

示例一

我们有一个包括日期、销售额等信息的数据集，我们想要计算每5天的销售额均值。

首先，我们可以使用pandas读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales.csv')

然后，我们应该将日期列作为数据集的索引：

df.set_index('date', inplace=True)

接下来，我们可以使用rolling函数来计算每5天的销售额均值，示例代码如下：

rolling_mean = df['sales'].rolling(window=5).mean()

上面这行代码中，"df['sales']"表示我们要对销售额这一列进行统计，".rolling(window=5)"表示每5天计算一次统计指标，".mean()"表示求均值。

示例二

我们有一个包括日期、温度等信息的数据集，我们想要计算每个月的平均温度。

首先，我们可以使用pandas读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('temperature.csv')

然后，我们应该将日期列作为数据集的索引：

df.set_index('date', inplace=True)

接下来，我们可以使用rolling函数来计算每个月的平均温度，示例代码如下：

rolling_mean = df['temperature'].rolling(window='30D').mean()

上面这行代码中，"df['temperature']"表示我们要对温度这一列进行统计，".rolling(window='30D')"表示每30天计算一次统计指标（因为每个月的天数不一样，所以不能用window=30），".mean()"表示求均值。

好了，以上就是rolling函数的使用详解。希望对你有所帮助！