Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了许多用于时间序列操作的函数。以下是其中三个重要的函数：resample(), shift()和rolling()。 1. resample(): 这个函数用于更改时间序列数据的频率。例如，你可以将每日数据转换为每月数据，或者将每小时数据转换为每分钟数据。这个函数使用一个规则（如'1M'表示每月一次）来指定新的频率。然后，它会根据这个规则对原始数据进行重新采样。例如： ```python df.resample('M').mean() ``` 这行代码将会返回一个新的DataFrame，其中包含按月计算的平均值。 2. shift(): 这个函数用于在时间序列中移动数据。它可以用来创建滞后或领先指标。例如，如果你想要查看昨天的股票价格，你可以使用shift()函数。参数为正数时，数据向右移动（滞后）；参数为负数时，数据向左移动（领先）。例如： ```python df.shift(1) ``` 这行代码将会返回一个新的DataFrame，其中的数据比原始数据滞后一天。 3. rolling(): 这个函数用于创建滚动窗口。这对于计算移动平均值、标准差等统计量非常有用。你需要指定窗口的大小，然后Pandas将在这个窗口上应用你选择的函数。例如： ```python df.rolling(window=3).mean() ``` 这行代码将会返回一个新的DataFrame，其中包含每个点及其前两个邻居的平均值。