python 时间序列 滚动式预测

在 Python 中，可以使用 Pandas 库处理时间序列数据，并对其进行滚动式预测。

首先，需要将时间序列数据存储在 Pandas DataFrame 中，该 DataFrame 可以使用时间作为索引，以便更方便地进行时间序列分析。然后，可以使用 Pandas 的 rolling 方法计算滚动窗口的统计量（例如均值），从而获得滚动式预测。

最后，可以使用自回归移动平均（ARIMA）模型或其他相关模型进行时间序列预测，以预测未来的数据值。

如果您需要更详细的帮助，请提供关于您正在处理的数据以及您想要实现的目标的更多信息。