加速分组pandas数据帧内滚动平均值/std的计算

加速分组pandas数据帧内滚动平均值/std的计算可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个示例的数据帧：

df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})

使用groupby方法按照指定的列进行分组：

grouped = df.groupby('Group')

定义一个自定义函数来计算滚动平均值和滚动标准差：

def rolling_stats(x):
    x['Rolling Mean'] = x['Value'].rolling(window=2).mean()
    x['Rolling Std'] = x['Value'].rolling(window=2).std()
    return x

使用apply方法将自定义函数应用于每个分组：

result = grouped.apply(rolling_stats)

查看结果：

print(result)

以上步骤中，我们首先导入了pandas和numpy库，然后创建了一个示例的数据帧df。接下来，我们使用groupby方法按照Group列进行分组，得到一个分组对象grouped。然后，我们定义了一个自定义函数rolling_stats，该函数使用rolling方法计算滚动平均值和滚动标准差，并将结果添加到原始数据帧中。最后，我们使用apply方法将自定义函数应用于每个分组，并将结果存储在result中。最后，我们打印出结果。

这种方法可以加速分组pandas数据帧内滚动平均值/std的计算，因为它利用了pandas的向量化操作和优化的算法。此外，pandas还提供了其他用于数据处理和分析的功能，如数据过滤、排序、聚合等。

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