具有groupby或类似功能的pd.rolling_max和min

pd.rolling_max和pd.rolling_min是Pandas库中的滚动最大值和最小值函数，用于计算时间序列数据或其他有序数据的滚动窗口内的最大值和最小值。

这两个函数的主要参数包括：

• window：滚动窗口的大小，表示计算最大值或最小值时考虑的数据点数量。
• min_periods：指定滚动窗口内最小数据点的数量，如果窗口内数据点数量小于该值，则结果为NaN。
• center：指定滚动窗口的位置，默认为False，表示窗口的右侧与当前数据点对齐；如果设置为True，则表示窗口的中心与当前数据点对齐。

pd.rolling_max和pd.rolling_min的优势在于它们可以方便地计算滚动窗口内的最大值和最小值，用于分析时间序列数据的趋势和波动性。这些函数可以帮助用户快速获取数据的滚动统计信息，以便进行进一步的数据分析和决策。

这两个函数的应用场景包括：

1. 金融市场分析：可以用于计算股票价格的滚动最大值和最小值，帮助分析股票的波动性和趋势。
2. 天气数据分析：可以用于计算气温的滚动最大值和最小值，帮助分析气温的变化趋势和极值情况。
3. 工业生产过程分析：可以用于计算生产过程中某个指标的滚动最大值和最小值，帮助分析生产过程的稳定性和异常情况。

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