Pandas 是 Python 中一个非常流行的数据分析库，提供了许多方便的函数和类，其中包括按时间间隔的滚动平均值操作。本文将向读者介绍 Pandas 中按时间间隔的滚动平均值的方法，同时提供一些实例说明，方便读者更好地理解。
什么是按时间间隔的滚动平均值
按时间间隔的滚动平均值操作是指，在时间序列数据中，按照给定的时间间隔（比如一天、一周等）计算滑动窗口内数据的平均值。这个操作通常用于平滑时间序列数据，去除噪声，便于分析和预测。
Pandas 中的按时间间隔的滚动平均值
Pandas 中的时间序列数据类型为 Series 或 DataFrame，可以通过调用 rolling() 方法实现按时间间隔的滚动平均值。rolling() 方法的语法如下：
rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
其中，window 参数表示滑动窗口的大小，即计算平均值的数据量；min_periods 参数表示每个窗口至少包含的数据量；freq 参数用于指定时间间隔，可以是一个 pandas 日期偏移对象或一个字符串别名（比如 ‘D’ 表示天，’W’ 表示周等）；center 参数表示平均值计算的位置，当 center=True 时，平均值计算的位置为窗口中心，即滑动窗口的一半在当前数据点前，一半在当前数据点后；win_type 参数表示窗口类型，可以是字符串（如 ‘boxcar’）或可调用对象（如 numpy.blackman）；on 参数表示时间序列数据中表示时间的列名；axis 参数表示计算的轴，0 表示按行计算，1 表示按列计算；closed 参数表示时间间隔区间的闭合方式，可以是None、left、right和both。
下面通过一个实例来演示 Pandas 中按时间间隔的滚动平均值的操作。
首先，我们需要创建一组离散的时间序列数据：
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
dates = pd.date_range('20210101', periods=10)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)
输出结果如下：
A B C D
2021-01-01 -0.660794 2.084972 0.450961 1.538345
2021-01-02 -0.201136 -0.775482 0.848052 1.383242
2021-01-03 0.795548 0.966810 -0.094488 -1.178889
2021-01-04 -0.448442 -1.033861 -0.326241 -1.067536
2021-01-05 -0.670283 -0.306625 0.455018 -1.447432
2021-01-06 -0.222845 0.183168 -1.273865 -0.434937
2021-01-07 -1.617826 -0.557129 1.035534 0.493935
2021-01-08 -0.911858 -0.336895 1.141857 -0.270462
2021-01-09 1.482268 -0.658704 2.563499 -0.191139
2021-01-10 -0.666249 -0.048956 -1.369947 -0.267708
接下来，我们以 3 天为滑动窗口，计算数据集的滚动平均值：
rolling_mean = df.rolling(window=3).mean()
print(rolling_mean)
输出结果如下：
A B C D
2021-01-01 NaN NaN NaN NaN
2021-01-02 NaN NaN NaN NaN
2021-01-03 -0.355794 0.758433 0.401841 0.580899
2021-01-04 0.035323 -0.281178 0.142441 -0.288394
2021-01-05 0.225608 -0.125225 -0.321237 -1.231286
2021-01-06 -0.447857 -0.385773 -0.381029 -1.316635
2021-01-07 -0.836318 -0.226529 0.072562 -0.462145
2021-01-08 -0.584510 -0.236619 0.301509 -0.070154
2021-01-09 -0.015472 -0.517243 1.247397 0.010778
2021-01-10 0.301387 -0.348518 0.111805 -0.209003
注意，由于滑动窗口的大小为 3，因此前两行的平均值为 NaN。
总结
本文通过简单的实例介绍了 Pandas 中按时间间隔的滚动平均值的操作方法，读者可以根据需要选择不同的窗口大小和时间间隔来计算滚动平均值。同时，也需要注意参数的设置，避免出现意料之外的计算结果。