我如何为这个在每个阶段都有移动平均值的df创建一个while循环？

要为每个阶段都有移动平均值的DataFrame（df）创建一个while循环，你可以使用Python的pandas库。以下是一个简单的示例，展示了如何实现这一点：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含数值列的DataFrame
data = {
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置移动窗口大小
window_size = 3

# 初始化一个新的DataFrame来存储移动平均值
df['moving_avg'] = 0

# 计算移动平均值并填充到新的列中
i = window_size - 1
while i < len(df):
    df.loc[i, 'moving_avg'] = df['value'][i-window_size+1:i+1].mean()
    i += 1

print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含数值的DataFrame。然后，我们定义了一个窗口大小（window_size），这是计算移动平均值时考虑的数据点数量。接着，我们初始化一个新的列moving_avg来存储计算出的移动平均值。

在while循环中，我们从第window_size - 1行开始，因为这是我们可以开始计算移动平均值的第一行。在每次迭代中，我们计算当前行及其前window_size - 1行的平均值，并将结果存储在moving_avg列中。然后，我们将索引i增加1，以便在下一次迭代中处理下一行。

请注意，这个例子假设你的DataFrame已经按照时间顺序排序，这对于时间序列数据的移动平均计算是很重要的。如果你的数据不是按时间顺序排列的，你需要先对其进行排序。

此外，如果你需要处理的数据量非常大，使用pandas内置的rolling方法计算移动平均值可能会更高效。例如：

df['moving_avg'] = df['value'].rolling(window=window_size).mean()

这种方法避免了显式的while循环，并且可以利用pandas的内部优化。

参考链接：

• pandas.DataFrame.rolling: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html
• pandas.DataFrame.mean: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.mean.html