基于不同列的可变窗口的Pandas滚动均值

是指在使用Python中的Pandas库进行数据分析时，根据不同列的值计算滚动均值，并且窗口的大小可以变化。

滚动均值是一种统计方法，用于计算一组数据中的移动平均值。它通过在数据中滑动一个固定大小的窗口来计算平均值。在Pandas中，可以使用rolling()函数来实现滚动均值的计算。

对于基于不同列的可变窗口的Pandas滚动均值，可以按照以下步骤进行计算：

导入必要的库和数据：首先，需要导入Pandas库，并加载包含数据的DataFrame。
定义滚动窗口大小：可以根据需要定义窗口的大小。窗口的大小决定了需要考虑多少个数据点来计算滚动均值。
计算滚动均值：使用rolling()函数对DataFrame中的每一列进行滚动均值的计算。可以使用mean()函数来计算每个窗口内的平均值。

下面是一个示例代码，演示如何实现基于不同列的可变窗口的Pandas滚动均值：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

# 定义窗口大小
window_sizes = {
    'A': 2,
    'B': 3,
    'C': 4
}

# 计算滚动均值
for column, window_size in window_sizes.items():
    data[column + '_rolling_mean'] = data[column].rolling(window=window_size).mean()

# 打印结果
print(data)

上述代码中，首先导入了Pandas库，然后创建了一个包含三列数据的DataFrame。接下来，定义了一个字典window_sizes，其中键表示列名，值表示窗口大小。然后，通过迭代字典中的每一对键值对，对每一列进行滚动均值的计算，并将结果存储到新的列中。最后，打印出计算后的DataFrame。

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