检查pandas系列当前行的值是否在滞后窗口中

在pandas中，可以使用rolling函数来检查当前行的值是否在滞后窗口中。rolling函数可以对DataFrame或Series对象进行滚动计算，它可以在指定的窗口大小内对数据进行操作。

具体步骤如下：

1. 首先，使用rolling函数创建一个滞后窗口对象。可以指定窗口的大小，例如rolling(3)表示窗口大小为3。
2. 然后，使用apply函数结合lambda表达式来判断当前行的值是否在滞后窗口中。lambda表达式可以使用in关键字来判断当前行的值是否在滞后窗口中。
3. 最后，将结果保存到一个新的列中，以便后续使用。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 创建滞后窗口对象
window = df['A'].rolling(3)

# 使用apply函数和lambda表达式判断当前行的值是否在滞后窗口中
df['Is in Window'] = window.apply(lambda x: df['A'].iloc[-1] in x)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  Is in Window
0  1         False
1  2         False
2  3          True
3  4          True
4  5          True

在这个示例中，滞后窗口的大小为3，我们判断当前行的值是否在滞后窗口中，并将结果保存在新的列"Is in Window"中。可以看到，在索引为2、3、4的行中，当前行的值都在滞后窗口中，所以对应的结果为True。

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