Pandas如何获取列的当前值和下一个连续的2个值的和并添加到新列中

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析数据。要获取列的当前值和下一个连续的2个值的和，并将其添加到新列中，可以使用Pandas的shift()函数和rolling()函数。

首先，使用shift()函数将列中的值向下移动两个位置，以便获取下一个连续的2个值。然后，使用rolling()函数计算移动窗口的和，窗口大小设置为3，即当前值和下一个连续的2个值。最后，将计算得到的和添加到新列中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift()函数获取下一个连续的2个值
df['next_2_values'] = df['A'].shift(-2)

# 使用rolling()函数计算移动窗口的和
df['sum_of_next_2_values'] = df['A'].rolling(window=3).sum()

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  next_2_values  sum_of_next_2_values
0  1            3.0                   NaN
1  2            4.0                   NaN
2  3            5.0                   6.0
3  4            NaN                   9.0
4  5            NaN                   NaN

在这个示例中，我们创建了一个包含一列数据的DataFrame。然后，使用shift()函数将列中的值向下移动两个位置，获取下一个连续的2个值，并将其添加到新列"next_2_values"中。接下来，使用rolling()函数计算移动窗口的和，窗口大小设置为3，即当前值和下一个连续的2个值，并将计算得到的和添加到新列"sum_of_next_2_values"中。

需要注意的是，由于第一个和第二个值没有下一个连续的2个值，所以在新列中显示为NaN。同样地，由于最后两个值没有下一个连续的2个值，所以在新列中也显示为NaN。

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