pandas中的agg和rolling和asfreq

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({"col1": list(range(10)), "col2": list(range(1, 11)), "col3": "2" * 10})
print(df.shape)
print(df)
# 找出df中每列的最小值、最大值，生成新DataFrame
print(df.agg(['min','max']))
# 对df中的数字列，每三行（本行及前两行）求和
print(df.rolling(3, min_periods=1).sum(numeric_only=True))
# 对df中的数字列，每四行求平均值
print(df.rolling(4, min_periods=1).mean(numeric_only=True))
# 对df中的所有列，每五行计数，小于两行的不计入
print(df.rolling(5, min_periods=2).count())
# 给df增加日期时间索引
df = pd.DataFrame({"col1": list(range(10)), "col2": list(range(1, 11)), "col3": "2" * 10}, index=pd.date_range("2020-1-1", "2020-1-10"))
# 按时间频率在df中生成新的行
print(df.asfreq("0.5D"))

参考：https://www.cnblogs.com/traditional/p/13776180.html

https://www.gairuo.com/p/pandas-agg