pandas多索引中滚动均值列的添加

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函数，方便用户进行数据操作和分析。在pandas中，多索引是一种用于在DataFrame中处理多维数据的技术。

滚动均值是一种统计方法，用于计算一组数据中连续子集的平均值。在pandas中，可以使用rolling函数来计算滚动均值。rolling函数可以应用于多索引的DataFrame，以便在多维数据中计算滚动均值。

要在pandas多索引中添加滚动均值列，可以按照以下步骤进行操作：

导入pandas库并创建多索引的DataFrame。

import pandas as pd

# 创建多索引的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y'), ('c', 'x')], names=['index1', 'index2']))

使用rolling函数计算滚动均值，并将结果添加为新的列。

# 计算滚动均值并添加为新的列
df['rolling_mean'] = df.groupby('index1')['A'].rolling(window=2).mean().reset_index(level=0, drop=True)

在上述代码中，我们使用groupby函数按照第一级索引进行分组，然后使用rolling函数计算滚动均值。参数window=2表示计算连续两个元素的平均值。最后，使用reset_index函数将第一级索引重置，并将结果添加为新的列。

打印DataFrame以查看结果。

print(df)

输出结果如下：

              A   B  rolling_mean
index1 index2                  
a      x      1   6           NaN
       y      2   7           1.5
b      x      3   8           NaN
       y      4   9           3.5
c      x      5  10           NaN

在上述结果中，我们可以看到滚动均值列已经成功添加到多索引的DataFrame中。对于没有滚动均值的组合，滚动均值列的值为NaN。

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