iloc与Pandas数据框的滚动窗口分析

iloc 是 pandas 中的一个属性，用于基于整数索引选择数据

以下是一个使用 iloc 和 Pandas 数据框进行滚动窗口分析的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义滚动窗口大小
window_size = 3

# 初始化结果列表
results = []

# 使用 iloc 进行滚动窗口分析
for i in range(len(df) - window_size + 1):
    window_data = df.iloc[i:i+window_size]
    result = window_data['A'].sum() / window_data['B'].sum()
    results.append(result)

# 将结果添加到新列
df['C'] = results

print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列（‘A’ 和 ‘B’）的数据框。然后，我们定义了滚动窗口的大小为 3。接下来，我们使用 iloc 遍历数据框，并计算每个滚动窗口中 ‘A’ 列元素之和除以 ‘B’ 列元素之和的结果。最后，我们将这些结果添加到名为 ‘C’ 的新列中。

注意：在实际应用中，你可能需要根据具体需求调整滚动窗口的大小和计算方法。