如何对pandas数据帧中的前瞻性数据进行平均

在pandas数据帧中，可以使用rolling函数对前瞻性数据进行平均。rolling函数可以创建一个滚动窗口对象，然后通过调用mean函数计算窗口中数据的平均值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个包含数据的数据帧：df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5]})
3. 使用rolling函数创建滚动窗口对象，并指定窗口大小：window_size = 3，rolling_window = df['data'].rolling(window=window_size)
4. 调用mean函数计算窗口中数据的平均值：rolling_mean = rolling_window.mean()

完整代码示例：

import pandas as pd

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

# 指定窗口大小
window_size = 3

# 创建滚动窗口对象
rolling_window = df['data'].rolling(window=window_size)

# 计算平均值
rolling_mean = rolling_window.mean()

print(rolling_mean)

这样，你就可以得到一个新的数据帧rolling_mean，其中包含了对前瞻性数据进行平均的结果。

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