前言

本文是该专栏的第42篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。

众所周知，pandas作为一款功能强大的数据分析处理工具，它的高级用法为数据科学领域提供了非常丰富且便捷的分析方法，在现在数据大爆炸的时代，pandas大大提高了数据处理的效率。而在本文中，笔者将详细来介绍pandas的高级用法——滑动窗口的应用以及使用的注意事项，并扩展到pandas其他函数的使用。

在pandas中，滑动窗口（rolling window）或滚动操作是一种常用的数据处理技术，用于对时间序列数据或数组执行滑动窗口计算。而在pandas中，我们则可以使用 rolling() 函数，来创建滑动窗口对象并轻松实现滑动窗口的计算，该对象可以用于执行各种统计操作，如平均值、最大值、最小值、标准差等。

具体细节部分，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）

正文

滑动窗口，它是一种在时间序列或数据集中以固定大小的窗口滑动的方法。通常情况下，该种技术非常适用于计算移动平均、趋势分析、异常检测等领域场景。

下面，笔者结合实际完整代码例子进行说明。

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