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