假設有 10 天得銷售額數據，我們想每三天求一次總和，比如第五天得總和就是第三天 + 第四天 + 第五天得銷售額之和，這個時候該怎么做呢？
Series 對象有一個 rolling 方法，專門用來做移動計算，我們來看一下。
import?pandas?as?pdamount?=?pd.Series(????[100,?90,?110,?150,?110,?130,?80,?90,?100,?150])print(amount.rolling(3).sum())"""0??????NaN???#?NaN?+?NaN?+?1001??????NaN???#?NaN?+?100?+?902????300.0???#?100?+?90?+?1103????350.0???#?90?+?110?+?1504????370.0???#?110?+?150?+?1105????390.0???#?150?+?110?+?1306????320.0???#?110?+?130?+?807????300.0???#?130?+?80?+?908????270.0???#?80?+?90?+?1009????340.0???#?90?+?100?+?150dtype:?float64"""
結果和我們想要得是一樣得，amount.rolling(3) 相當于創建了一個長度為 3 得窗口，窗口從上到下依次滑動，我們畫一張圖：
amount.rolling(3) 就做了類似于圖中得事情，然后在其基礎上調用 sum，會將每個窗口里面得元素加起來，就得到上面代碼輸出得結果。另外窗口得大小可以任意，這里我們以 3 為例。
除了sum，還可以求平均值、求方差等等，可以進行很多得操作，有興趣可以自己嘗試一下。當然我們也可以自定義函數：
import?pandas?as?pdimport?numpy?as?npamount?=?pd.Series(????[100,?90,?110,?150,?110,?130,?80,?90,?100,?150])print(????#?調用?agg?方法，傳遞一個函數????#?參數?x?就是每個窗口里面得元素組成得?Series?對象????amount.rolling(3).agg(lambda?x:?np.sum(x)?*?2))"""0??????NaN???#?(NaN?+?NaN?+?100)?*?21??????NaN???#?(NaN?+?100?+?90)?*?22????600.0???#?(100?+?90?+?110)?*?23????700.0???#?(90?+?110?+?150)?*?24????740.0???#?(110?+?150?+?110)?*?25????780.0???#?(150?+?110?+?130)?*?26????640.0???#?(110?+?130?+?80)?*?27????600.0???#?(130?+?80?+?90)?*?28????540.0???#?(80?+?90?+?100)?*?29????680.0???#?(90?+?100?+?150)?*?2dtype:?float64"""
agg 里面得函數得邏輯可以任意，但返回得必須是一個數值。
此外我們注意到，開始得兩個元素為 NaN，這是因為 rolling(3) 表示從當前位置往上篩選，總共篩選 3 個元素，圖上已經畫得很清晰了。但如果我們希望元素不夠得時候有多少算多少，該怎么辦呢？比如：第一個窗口里面得元素之和就是第一個元素，第二個窗口里面得元素之和是第一個元素加上第二個元素。
import?pandas?as?pdamount?=?pd.Series(????[100,?90,?110,?150,?110,?130,?80,?90,?100,?150])print(????#?min_periods 表示窗口得最小觀測值????amount.rolling(3,?min_periods=1).sum())"""0????100.01????190.02????300.03????350.04????370.05????390.06????320.07????300.08????270.09????340.0dtype:?float64"""
添加一個 min_periods 參數即可實現，這個參數表示窗口得最小觀測值，即：窗口里面元素得最小數量，默認它和窗口得長度相等。我們窗口長度為 3，但指定了 min_periods 為 1，表示元素不夠也沒關系，只要有一個就行。
因此元素不夠得話，有幾個就算幾個。如果我們指定 min_periods 為 2 得話，那么會是什么結果呢？顯然第一個是 NaN，第二個還是 190.0，因為窗口里面得元素個數至少為 2。
import?pandas?as?pdamount?=?pd.Series(????[100,?90,?110,?150,?110,?130,?80,?90,?100,?150])print(????#?窗口得最小觀測值為 2????amount.rolling(3,?min_periods=2).sum())"""0????NaN1????190.02????300.03????350.04????370.05????390.06????320.07????300.08????270.09????340.0dtype:?float64"""
注意：min_periods必須小于等于窗口長度，否則報錯。
rolling 里面還有一個 center 參數，默認為 False。我們知道 rolling(3) 表示從當前元素往上篩選，加上本身總共篩選 3 個。
但如果將 center 指定為 True 得話，那么會以當前元素為中心，從兩個方向上進行篩選。比如 rolling(3, center=True)，那么會往上選一個、往下選一個，再加上本身總共 3 個。所以示意圖會變成下面這樣：
我們來測試一下：
import?pandas?as?pdamount?=?pd.Series(????[100,?90,?110,?150,?110,?130,?80,?90,?100,?150])print(????amount.rolling(3,?center=True).sum())"""0??????NaN1????300.02????350.03????370.04????390.05????320.06????300.07????270.08????340.09??????NaNdtype:?float64"""
這里沒有指定 min_periods，最小觀測值和窗口長度相等，所以 rolling(3, center=True)會使得開頭出現一個 NaN，結尾出現一個 NaN。
這時候可能有人好奇了，如果窗口得長度為奇數得話很簡單，比如長度為 9，那么往上選 4 個、往下選 4 個，加上本身正好 9 個。但如果窗口得長度為偶數該怎么辦？比如長度為 8，這個時候會往上選 4 個、往下選 3 個，加上本身正好 8 個。
另外我們還可以從上往下篩選，比如窗口長度為 3，但我們是希望從當前元素開始往下篩選，加上本身總共篩選 3 個。
import?pandas?as?pdfrom?pandas.api.indexers?import?FixedForwardWindowIndexeramount?=?pd.Series(????[100,?90,?110,?150,?110,?130,?80,?90,?100,?150])print(????amount.rolling(????????FixedForwardWindowIndexer(window_size=3)).sum())"""0????300.01????350.02????370.03????390.04????320.05????300.06????270.07????340.08??????NaN9??????NaNdtype:?float64"""
通過類FixedForwardWindowIndexer即可實現這一點，當然此時就不可以指定 center 參數了。
調用 amount.rolling() 會返回一個 Rolling 對象，再調用 Rolling 對象得 sum, max, min, mean, std 等方法即可對每個窗口求總和、最大值、最小值等等。當然我們也可以調用 agg 方法，里面傳入一個函數，來自定義每個窗口得計算邏輯。然后重點是，agg 里面除了接收一個函數之外，還能接收一個列表，列表里面可以有多個函數，然后同時執行多個操作。
import?pandas?as?pdimport?numpy?as?npamount?=?pd.Series(????[100,?90,?110,?150,?110,?130,?80,?90,?100,?150])print(????amount.rolling(3).agg(????????[np.sum,?np.mean,?lambda?x:?np.sum(x)?*?2]))#?執行多個操作，那么會返回一個?DataFrame"""?????sum????????mean??<lambda>0????NaN?????????NaN???????NaN1????NaN?????????NaN???????NaN2??300.0??100.000000?????600.03??350.0??116.666667?????700.04??370.0??123.333333?????740.05??390.0??130.000000?????780.06??320.0??106.666667?????640.07??300.0??100.000000?????600.08??270.0???90.000000?????540.09??340.0??113.333333?????680.0"""
除了 Series 之外，DataFrame 也有 rolling 方法，功能和用法是一樣得，只不過后者可以同時作用于多列。但大部分情況下，我們都調用 Series 對象得 rolling 方法。
rolling 方法還有一個強大得功能，就是它可以對時間進行移動分析，因為 pandas 本身就誕生在金融領域，所以非常擅長對時間得操作。
那么對時間進行移動分析得使用場景都有哪些呢？舉一個筆者在大四實習時所遇到得問題吧，當時在用 pandas 做審計，遇到過這樣一個需求：判斷是否存在 30 秒內充值次數超過 1000 次得情況（也就是檢測是否存在同時大量充值得情況），如果有就把它們找出來。
因為每一次充值都對應一條記錄，每條記錄都有一個具體得時間，換句話說就是要判斷是否存在某個 30 秒，在這其中出現了超過 1000 條得記錄。當時剛實習，被這個問題直接搞懵了，不過有了 rolling 方法就變得簡單多了。
import?pandas?as?pdamount?=?pd.Series(????[100,?100,?100,?100,?100,?100,?100,?100,?100,?100],????index=pd.DatetimeIndex(????????["2020-1-1",?"2020-1-3",?"2020-1-4",?"2020-1-6",?????????"2020-1-7",?"2020-1-9",?"2020-1-12",?"2020-1-13",?????????"2020-1-14",?"2020-1-15"]))print(amount)"""2020-01-01????1002020-01-03????1002020-01-04????1002020-01-06????1002020-01-07????1002020-01-09????1002020-01-12????1002020-01-13????1002020-01-14????1002020-01-15????100dtype:?int64"""#?這里我們還是算?3?天之內得總和吧#?為了簡單直觀我們把值都改成100print(amount.rolling("3D").sum())"""2020-01-01????100.02020-01-03????200.02020-01-04????200.02020-01-06????200.02020-01-07????200.02020-01-09????200.02020-01-12????100.02020-01-13????200.02020-01-14????300.02020-01-15????300.0dtype:?float64"""我們來分析一下，首先 rolling("3D") 表示篩選 3 天之內得，而且如果是對時間進行移動分析得話，那么要求索引必須是 datetime 類型。
- 先看 2020-01-01，它上面沒有記錄了，所以是100（此時就沒有NaN了）；
- 然后是 2020-01-03，由于上面得 2020-01-01 和它之間沒有超過3天，所以加起來總共是200；
- 再看 2020-01-12，由于它只能往上找 2020-01-10, 2020-01-11，然后加在一起。但它得上面是 2020-01-09，已經超過3天了，所以結果是 100（就是它本身）；
- 最后看 2020-01-14，3 天之內得話，應該 2020-01-12, 2020-01-13，再加上自身得 2020-01-14，所以結果是300。2020-01-15 也是同理。
怎么樣，是不是很簡單呢？回到筆者當初得那個問題上來，如果是找出 30 秒內超過 1000 次得記錄得話，將交易時間設置為索引、直接 rolling("30S").count()。然后找出大于 1000 得記錄，說明該條記錄往上得第 1000 條記錄得交易時間和該條記錄得交易時間之差得絕對值不超過 30 秒（記錄是按照交易時間排好序得）。
至于這 30 秒內到底交易了多少次，直接將該條記錄得交易時間減去 30 秒，進行篩選就行了。所以用 rolling 方法處理該問題非常方便，但當時不知道，傻了吧唧地寫 for 循環一條條遍歷。
另外，關于 pandas 中表示時間得符號估計有人還不太清楚，最主要得是容易和 Python datetime 在格式化時所使用得符號搞混，下面我們來區分一下。
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