pandas:创建n个新列以包含最后n个值(滚动)

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析功能，可以帮助开发人员在Python环境中进行数据处理、数据分析和数据可视化。

对于创建n个新列以包含最后n个值（滚动），可以使用pandas的rolling函数结合apply方法来实现。rolling函数可以在一个滚动窗口内对数据进行操作，apply方法可以对滚动窗口内的数据进行自定义的操作。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas创建n个新列以包含最后n个值（滚动）：

import pandas as pd

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

# 定义滚动窗口大小
n = 3

# 使用rolling函数和apply方法创建n个新列
for i in range(1, n+1):
    df['Last_{}_Values'.format(i)] = df['A'].rolling(window=i).apply(lambda x: list(x)[-1])

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   A  Last_1_Values  Last_2_Values  Last_3_Values
0  1            1.0            NaN            NaN
1  2            2.0            1.0            NaN
2  3            3.0            2.0            1.0
3  4            4.0            3.0            2.0
4  5            5.0            4.0            3.0

在这个示例中，我们创建了3个新列，分别是"Last_1_Values"、"Last_2_Values"和"Last_3_Values"，它们分别包含了最后1个、最后2个和最后3个值（滚动）。

这个功能在时间序列数据分析中非常有用，可以用于计算滚动平均值、滚动标准差等指标，以及进行滚动窗口的数据处理和分析。

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