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如何用另一列的滚动均值创建新列-- Python

在Python中,可以使用pandas库来计算滚动均值并创建新列。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算滚动均值并创建新列
window_size = 3  # 滚动窗口大小
df['滚动均值'] = df['A'].rolling(window_size).mean()

# 打印结果
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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    A      滚动均值
0   1       NaN
1   2       NaN
2   3  2.000000
3   4  3.000000
4   5  4.000000
5   6  5.000000
6   7  6.000000
7   8  7.000000
8   9  8.000000
9  10  9.000000

在上述代码中,我们使用了pandas的rolling函数来计算滚动均值。rolling函数接受一个窗口大小作为参数,然后在数据上滑动该窗口,并对窗口内的数据进行计算。在这个例子中,我们使用了窗口大小为3,即每个数据点的滚动均值是它自身及其前两个数据点的平均值。

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