Pandas时间序列滚动平均值: window = '365D‘和365之间的差异

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。时间序列滚动平均值是指在时间序列数据中，计算每个时间点前一定时间窗口内数据的平均值。

在Pandas中，可以使用rolling方法来计算时间序列的滚动平均值。其中，参数window用于指定时间窗口的大小，可以使用不同的时间单位来表示。在这个问答中，window = '365D'和365之间的差异是指使用不同的时间单位来表示时间窗口的大小。

window = '365D'：表示时间窗口的大小为365天。这里的D表示天，即365天的时间窗口。这种设置适用于需要计算每365天的滚动平均值的场景。例如，可以用于计算每年的平均气温、每年的销售额等。
window = 365：表示时间窗口的大小为365个数据点。这里的365表示365个数据点的时间窗口。这种设置适用于需要计算固定数量数据点的滚动平均值的场景。例如，可以用于计算最近365天的滚动平均股价、最近365天的滚动平均用户活跃度等。

无论是使用window = '365D'还是window = 365，都可以通过Pandas的rolling方法结合mean方法来计算时间序列的滚动平均值。具体的代码示例如下：

import pandas as pd

# 假设有一个时间序列数据df，包含日期和数值列
# df = ...

# 计算每365天的滚动平均值
rolling_mean_365d = df['数值列'].rolling(window='365D').mean()

# 计算最近365个数据点的滚动平均值
rolling_mean_365 = df['数值列'].rolling(window=365).mean()

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