使用pandas一次分配多个滚动总和

意味着在数据框中计算多列的滚动总和。在pandas中，可以使用rolling函数进行滚动计算，并结合sum函数实现滚动总和的计算。

以下是实现该功能的步骤：

1. 导入pandas库：使用import pandas as pd语句导入pandas库。
2. 创建数据框：将需要计算滚动总和的数据存储在数据框中。
3. 使用rolling函数：调用数据框的rolling函数，并指定滚动的窗口大小。例如，rolling(window=3)表示每3个元素计算一次滚动总和。
4. 应用sum函数：在rolling函数后面调用sum函数，对滚动窗口中的值进行求和计算。
5. 多列滚动总和：如果需要计算多列的滚动总和，可以在sum函数中指定axis=1，表示按行计算滚动总和。如果计算单列的滚动总和，则不需要指定axis参数。

下面是一个示例代码，展示如何使用pandas一次分配多个滚动总和：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算多列的滚动总和
rolling_sum = df.rolling(window=3).sum()

print(rolling_sum)

输出结果为：

      A     B     C
0   NaN   NaN   NaN
1   NaN   NaN   NaN
2   6.0  21.0  36.0
3   9.0  24.0  39.0
4  12.0  27.0  42.0

在这个例子中，我们创建了一个包含3列的数据框，并使用rolling函数计算了每列的滚动总和。结果中的NaN表示在计算滚动总和之前的元素数量不足窗口大小。

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