🐼 pandas的rolling函数 📈
在数据分析的世界里,`pandas` 是一款不可或缺的工具,而其中的 `rolling()` 函数更是数据处理中的神器之一!🤔 它能够帮助我们轻松实现滑动窗口计算,为时间序列分析或数据平滑提供了极大的便利。👀
例如,当我们有一组股票价格数据时,可以使用 `rolling()` 函数来计算过去5天的平均价格,从而观察趋势变化。📈✨
基本语法如下:
```python
DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False)
```
- window:定义滑动窗口的大小。
- min_periods:指定窗口内最少需要多少个有效值才能进行计算,默认为窗口大小。
- center:是否将窗口居中,默认为 False。
通过灵活设置参数,我们可以实现多种复杂的分析需求,比如移动平均线(MA)、波动率等。📈📊
掌握 `pandas` 的 `rolling()` 函数,就像拥有了透视未来的望远镜,让你的数据分析之路更加顺畅!🚀💼
数据分析 Python Pandas RollingFunction
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