Pandas中不同类别(行的子集/组合)连续6个月的平均值

在Pandas中，可以使用groupby函数来计算不同类别（行的子集/组合）连续6个月的平均值。

首先，需要将日期列转换为Pandas的日期时间格式，以便进行时间相关的操作。可以使用to_datetime函数来实现：

df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'])

接下来，可以使用groupby函数按照类别列进行分组，并使用rolling函数计算连续6个月的平均值。rolling函数可以指定窗口大小为6，并使用mean函数计算平均值。最后，可以使用reset_index函数重置索引，以便得到一个新的DataFrame。

df['平均值'] = df.groupby('类别列')['数值列'].rolling(window=6).mean().reset_index(level=0, drop=True)

其中，'类别列'是指包含不同类别的列名，'数值列'是指需要计算平均值的列名。

这样，就可以得到一个新的DataFrame，其中包含了每个类别连续6个月的平均值。

关于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：Pandas产品介绍