Pandas -按组/子组执行滚动平均

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。它可以轻松处理和分析大型数据集，并提供了各种功能，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。

在Pandas中，按组/子组执行滚动平均是一种常见的数据处理操作。滚动平均是指在时间序列数据中，计算每个时间点前一定时间范围内的平均值。按组/子组执行滚动平均则是在数据集中按照某个列或多个列进行分组，然后对每个组内的数据执行滚动平均操作。

这种操作在很多场景下都非常有用，比如金融领域中的股票价格分析、销售数据分析等。通过按组/子组执行滚动平均，可以更好地理解数据的趋势和变化，从而做出更准确的预测和决策。

在Pandas中，可以使用groupby()函数按组/子组进行分组，然后使用rolling()函数执行滚动平均操作。具体的代码示例如下：

import pandas as pd

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

# 按组执行滚动平均
df['rolling_mean'] = df.groupby('group')['value'].rolling(window=2).mean().reset_index(level=0, drop=True)

print(df)

上述代码中，首先创建了一个示例数据集df，包含了一个group列和一个value列。然后使用groupby()函数按照group列进行分组，再使用rolling()函数对每个组内的value列执行滚动平均操作，窗口大小为2。最后将计算得到的滚动平均值存储在新的rolling_mean列中。

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