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Pandas可以使用rolling()函數來支持滑動窗口操作，該函數可以在時間序列數據上創建一個滑動窗口并應用指定的函數。例如，可以計算一個時間窗口內的均值、總和或其他統計指標。
下面是一個簡單的示例，演示如何使用rolling()函數計算一個時間序列數據的滑動平均值：
import pandas as pd
# 創建一個包含時間序列數據的DataFrame
data = {'date': pd.date_range(start='1/1/2021', periods=10),
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 將'date'列設置為索引
df.set_index('date', inplace=True)
# 計算一個窗口大小為3的滑動平均值
df['rolling_mean'] = df['value'].rolling(window=3).mean()
print(df)
上面的代碼將創建一個包含時間序列數據和滑動平均值的DataFrame。可以使用不同的窗口大小和不同的函數來執行其他滑動窗口操作，如滑動總和、滑動標準差等。Pandas的rolling()函數提供了靈活的方式來處理時間序列數據的滑動窗口操作。
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