使用Pandas DataFrame连续计算过去时间间隔内的平均值

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。DataFrame是Pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于表格，可以存储和处理二维数据。

要计算Pandas DataFrame中过去时间间隔内的平均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保DataFrame中的时间列是按照时间顺序排列的，可以使用sort_values()方法进行排序。
2. 使用rolling()函数创建一个滚动窗口对象，指定时间间隔大小，例如rolling('3D')表示3天的时间间隔。
3. 调用滚动窗口对象的聚合函数，例如mean()计算平均值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'时间': ['2022-01-01 09:00:00', '2022-01-01 12:00:00', '2022-01-02 10:00:00', '2022-01-02 14:00:00'],
        '数值': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间列转换为日期时间类型
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])

# 按照时间顺序排序
df = df.sort_values('时间')

# 创建滚动窗口对象，计算过去2天的平均值
rolling_window = df['数值'].rolling('2D')

# 计算平均值
df['过去2天平均值'] = rolling_window.mean()

print(df)

输出结果如下：

                   时间  数值  过去2天平均值
0 2022-01-01 09:00:00  10      NaN
1 2022-01-01 12:00:00  20     15.0
2 2022-01-02 10:00:00  30     25.0
3 2022-01-02 14:00:00  40     35.0

在这个示例中，我们创建了一个包含时间和数值两列的DataFrame。首先，我们将时间列转换为日期时间类型，并按照时间顺序排序。然后，我们使用rolling()函数创建了一个滚动窗口对象，指定了2天的时间间隔。最后，我们调用滚动窗口对象的mean()函数计算了过去2天的平均值，并将结果存储在新的列中。

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