在Python中,可以使用pandas库来计算滚动均值并创建新列。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算滚动均值并创建新列
window_size = 3 # 滚动窗口大小
df['滚动均值'] = df['A'].rolling(window_size).mean()
# 打印结果
print(df)
输出结果为:
A 滚动均值
0 1 NaN
1 2 NaN
2 3 2.000000
3 4 3.000000
4 5 4.000000
5 6 5.000000
6 7 6.000000
7 8 7.000000
8 9 8.000000
9 10 9.000000
在上述代码中,我们使用了pandas的rolling函数来计算滚动均值。rolling函数接受一个窗口大小作为参数,然后在数据上滑动该窗口,并对窗口内的数据进行计算。在这个例子中,我们使用了窗口大小为3,即每个数据点的滚动均值是它自身及其前两个数据点的平均值。
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