Pandas 按时间间隔的滚动平均值

Pandas是一个Python编程语言的数据分析库，其中包含了许多用于数据处理和统计的工具。在Pandas中，我们可以使用rolling()函数来进行滚动（滑动）操作，常见的应用包括按时间间隔的滑动平均值、滑动标准差等。

下面是按时间间隔的滚动平均值具体攻略：

首先，我们导入Pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们创建一个示例数据集，其中包含日期和值两列：

data = {'日期':['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01-09', '2020-01-10'], 
        '值':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df.set_index('日期', inplace=True)

对数据进行分析之前，需要将日期列转换成日期型并设置日期列为索引。

然后，我们使用rolling()函数来计算滚动平均值。例如，下面是按3天时间间隔的滚动平均值：

df['滚动平均值'] = df['值'].rolling('3D').mean()

在rolling()函数中，后面的参数指定了滚动窗口大小，此处指定为3天时间间隔。mean()函数用于计算平均值。执行上述代码之后，数据集中新增了一列“滚动平均值”，包含了每个时间点的3天滚动平均值结果。

这里还可以指定别的时间间隔，比如按5天时间间隔的滚动平均值：

df['滚动平均值'] = df['值'].rolling('5D').mean()

值得注意的是，rolling()函数也可以用于其他类型的数据滚动处理，例如可以按值数目间隔进行滚动：

df['滚动平均值'] = df['值'].rolling(3).mean()

这里的参数3表示滚动窗口大小，表示每次计算3个数值的平均值。

完整的示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'日期':['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01-09', '2020-01-10'], 
        '值':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换成日期型并设置日期列为索引
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df.set_index('日期', inplace=True)

# 计算滚动平均值
df['滚动平均值（3天）'] = df['值'].rolling('3D').mean()
df['滚动平均值（5天）'] = df['值'].rolling('5D').mean()
df['滚动平均值（3个数）'] = df['值'].rolling(3).mean()

print(df)

输出结果为：

             值  滚动平均值（3天）  滚动平均值（5天）  滚动平均值（3个数）
日期                                              
2020-01-01   1          1.0          1.0            NaN
2020-01-02   2          1.5          1.5            NaN
2020-01-03   3          2.0          2.0            2.0
2020-01-04   4          3.0          2.5            3.0
2020-01-05   5          4.0          3.0            4.0
2020-01-06   6          5.0          4.0            5.0
2020-01-07   7          6.0          5.0            6.0
2020-01-08   8          7.0          6.0            7.0
2020-01-09   9          8.0          7.0            8.0
2020-01-10  10          9.0          8.0            9.0

可以看到，经过滚动平均值处理之后，数据集中新增了三列“滚动平均值”，分别是按3天时间间隔、按5天时间间隔、按3个数计算的滚动平均值。