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Pandas -查找过去3天的滚动平均值

Pandas是一个基于Python的数据分析库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以方便地进行数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等操作。

要查找过去3天的滚动平均值,可以使用Pandas中的rolling函数结合mean函数来实现。具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个包含时间序列的DataFrame,假设该DataFrame的列名为"date"和"value":
代码语言:txt
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data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 将日期列转换为日期类型
df.set_index('date', inplace=True)  # 将日期列设置为索引
  1. 使用rolling函数计算滚动平均值:
代码语言:txt
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rolling_mean = df['value'].rolling(window=3).mean()

其中,window参数指定了滚动窗口的大小,这里设置为3表示计算过去3天的滚动平均值。

  1. 打印结果:
代码语言:txt
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print(rolling_mean)

输出结果如下:

代码语言:txt
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date
2022-01-01          NaN
2022-01-02          NaN
2022-01-03    20.000000
2022-01-04    30.000000
2022-01-05    40.000000
Name: value, dtype: float64

可以看到,滚动平均值的计算结果包括NaN值,因为前两天的数据无法计算滚动平均值。

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