Dataframe滚动平均值，替换列，如何保留原来的列，并将滚动平均值添加为新列？

Dataframe滚动平均值是指在一个数据框中，对某一列的数值进行滚动平均计算，并将计算结果添加为新的列，同时保留原来的列。

实现这个功能的一种常见方法是使用滑动窗口技术，即在数据框中定义一个固定大小的窗口，然后在窗口内对指定列的数值进行平均计算。下面是一个示例代码，展示了如何使用Python的pandas库实现这个功能：

import pandas as pd

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

# 定义滑动窗口大小
window_size = 3

# 计算滚动平均值并添加为新列
df['rolling_mean'] = df['A'].rolling(window=window_size).mean()

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   A   B  rolling_mean
0  1   6           NaN
1  2   7           NaN
2  3   8      2.000000
3  4   9      3.000000
4  5  10      4.000000

在这个示例中，我们创建了一个包含两列数据的数据框df。然后，我们使用rolling函数对列'A'的数值进行滚动平均计算，并将计算结果添加为新的列'rolling_mean'。在滑动窗口大小为3的情况下，前两个数值的滚动平均值为NaN，因为窗口内的数据不足3个。从第三个数值开始，滚动平均值逐渐计算出来。

需要注意的是，这只是一种实现滚动平均值的方法，具体的实现方式可能因不同的编程语言、库或工具而有所差异。在实际应用中，可以根据具体的需求和使用的工具选择合适的方法来实现滚动平均值的计算。

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