通过对每X行进行分组，然后对下一个Y行数的平均值进行分组来获得平均值

的方法可以称为滑动窗口平均值计算。

滑动窗口平均值计算是一种数据处理技术，常用于时间序列数据分析、信号处理、数据预处理等领域。它可以在连续的数据流中实时计算出一段时间内的平均值，以便进行实时监控、异常检测、趋势分析等操作。

该方法的基本步骤如下：

1. 定义窗口大小：确定每个分组中包含的行数X和计算平均值的行数Y。
2. 初始化窗口：从数据流中读取前X行数据，形成第一个窗口。
3. 计算平均值：对第一个窗口中的Y行数据进行平均值计算，并记录结果。
4. 滑动窗口：将窗口向后滑动一行，即舍弃最旧的一行数据，读取下一行数据加入窗口。
5. 重复步骤3和4，直到遍历完所有数据。

滑动窗口平均值计算的优势在于可以实时计算出一段时间内的平均值，而不需要保存所有数据。这样可以节省存储空间，并且能够快速响应实时数据的变化。

该方法适用于许多场景，例如：

• 实时监控：可以通过计算滑动窗口平均值来实时监控传感器数据、网络流量等指标，以便及时发现异常情况。
• 数据预处理：可以对时间序列数据进行滑动窗口平均值计算，平滑数据，去除噪声，便于后续分析。
• 趋势分析：可以通过计算滑动窗口平均值来观察数据的趋势变化，判断是否存在上升或下降趋势。

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