在迭代时间序列数据中的每一行时，计算pandas中当前行的总和

可以通过使用pandas库中的rolling函数来实现。rolling函数可以对时间序列数据进行滚动计算，即在指定窗口大小内对数据进行操作。

以下是一个示例代码，演示如何计算每一行的总和：

import pandas as pd

# 创建一个示例的时间序列数据
data = {'date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=5),
        'value1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'value2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每一行的总和
df['row_sum'] = df[['value1', 'value2']].sum(axis=1)

print(df)

输出结果如下：

        date  value1  value2  row_sum
0 2022-01-01       1       6        7
1 2022-01-02       2       7        9
2 2022-01-03       3       8       11
3 2022-01-04       4       9       13
4 2022-01-05       5      10       15

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的时间序列数据，包含了日期列和两个数值列。然后使用sum函数计算了value1和value2两列的总和，并将结果存储在新的row_sum列中。

这个方法适用于计算每一行的总和，可以根据实际需求修改列名和计算方式。在实际应用中，可以根据具体的时间序列数据和计算需求进行相应的调整。

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