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应用于滚动数据帧太慢(pandas 0.23.4)

滚动数据帧太慢是指在使用pandas 0.23.4版本进行滚动计算时出现的性能问题。滚动计算是指在时间序列数据中，对数据进行滑动窗口操作，例如计算移动平均值或滚动求和等。

为了解决滚动数据帧太慢的问题，可以采取以下几种方法：

升级pandas版本：由于pandas持续进行性能优化和bug修复，较新版本的pandas可能已经解决了滚动数据帧太慢的问题。建议升级到最新版本的pandas，以获得更好的性能。
优化代码逻辑：检查滚动计算的代码逻辑，确保使用了高效的算法和数据结构。避免使用循环等低效的操作，尽量使用pandas提供的向量化操作。
减少数据量：如果数据量过大导致滚动计算太慢，可以考虑减少数据量。可以通过降采样、数据清洗或者只计算部分时间窗口等方式来减少数据量。
并行计算：如果滚动计算可以并行化，可以考虑使用并行计算的方法来加速计算过程。可以使用Python的多线程或多进程库，如concurrent.futures或multiprocessing，将计算任务分配到多个线程或进程中进行并行计算。
使用其他库：如果pandas在滚动计算方面的性能无法满足需求，可以考虑使用其他专门针对滚动计算优化的库，如Dask、Vaex等。

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