パンダライブラリの累積計算統計特性関数：
1、cumsum（）
最初の1、2、...、n個の数の合計を順番に与えます
2 od購入（）
最初の1、2、...、n個の数の積を順番に与えます
3、cummax（）
最初の1、2、...、n個の数の最大値を順番に与えます
4、cummin（）
最初の1、2、...、n個の最小値を順番に与えます
注意：
cum series関数は、DataFrameまたはseriesオブジェクトのメソッドとして表示されます
命名形式：D.cumsm（）
pandasライブラリのローリング計算統計機能関数：
1、rolling_sum（）
データサンプルの合計を計算する（列ごとに計算）
2、rolling_mean（）
データサンプルの算術平均を計算します
3、rolling_var（）
データサンプルの分散を計算します
4、rolling_std（）
データサンプルの標準偏差を計算します
5、rolling_corr（）
データサンプルのスピアマン（ピアソン）相関係数行列を計算します
6、rolling_cov（）
データサンプルの共分散行列を計算します
7、rolling_skew（）
サンプル値の歪度を計算します（3次モーメント）
8、rolling_kurt（）
サンプル値の尖度を計算します（4次モーメント）
注意：
ローリングシリーズ関数はパンダ関数であり、DataFrameまたはシリーズオブジェクトのメソッドではありません。したがって、ローリングシリーズ関数の形式はpd.rolling_mean（Dk）です。つまり、平均値はk列ごとに1回計算されます。
例：
import pandas as pd
D=pd.Series(range(0, 20)) # 构造Series，内容为0~19共20个整数
print(D)
print('前n项和:\n',D.cumsum()) # 给出前n项和
print('相邻两项求和:\n',D.rolling(2).sum()) # 依次对相邻两项求和
