如何在pandas数据帧中获得k个连续行的总和？

在pandas数据帧中获得k个连续行的总和，可以使用rolling函数来实现。rolling函数可以在指定窗口大小的范围内进行滚动计算。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个数据帧：df = pd.DataFrame(data)
   • data为数据帧的数据，可以是列表、字典、数组等形式。

• 使用rolling函数计算k个连续行的总和：rolling_sum = df['列名'].rolling(k).sum()
  • 列名为需要计算总和的列名。
  • k为窗口大小，表示连续行的数量。
  • rolling_sum为计算得到的总和结果。
• 打印或使用rolling_sum进行后续操作。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算3个连续行的总和
rolling_sum = df['A'].rolling(3).sum()

# 打印结果
print(rolling_sum)

以上代码将计算数据帧df中列'A'的3个连续行的总和，并打印结果。

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