通过基于时间的窗口有效地使用pandas.DataFrame.rolling()

pandas.DataFrame.rolling()是pandas库中的一个函数，用于在时间序列数据中执行滚动操作。它可以在给定窗口大小的时间范围内计算滚动统计量，例如滚动平均值、滚动标准差等。

这个函数的使用方法如下：

df.rolling(window, min_periods=None, center=False).function()

其中，df是一个pandas DataFrame对象，window是滚动窗口的大小，min_periods是窗口中所需的最小观测值数量，center表示滚动窗口是否居中。

function()是要在滚动窗口上应用的函数，可以是pandas内置的函数，也可以是自定义的函数。

这个函数的优势在于它可以方便地进行时间序列数据的滚动计算，提供了灵活的参数设置和函数应用方式。

应用场景：

• 时间序列数据分析：可以用于计算滚动平均值、滚动标准差等统计量，帮助分析时间序列数据的趋势和波动性。
• 金融数据分析：可以用于计算滚动收益率、滚动波动率等指标，用于风险管理和投资决策。
• 工业生产数据分析：可以用于计算滚动平均产量、滚动质量指标等，帮助监控生产过程中的变化和异常。

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