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1、首先确认你电脑上的python是正常的，同时tkinter模块安装正常。如下面图中所示，输入python命令可以看到正常的命令行界面，然后执行导入命令：
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from tkinter import *
tkinter安装正常的话就不会报错，如下面图中所示：
2、确认无误后，打开python编辑器pycharm，然后新建一个文件，叫做tkinter_t.py。第一个测试内容如下面所示，下面我们来依次解释：
from tkinter import * #导入tkinter模块
Label(text='spam').pack() # 创建一个Label窗口，显示一行内容是spam
mainloop() #创建窗口循环。
3、内容编辑完毕，确认无误后，点击pycharm编辑器最上方的run选项卡。然后再点击下方的run选项，如下面图中所示：
4、然后会弹出一个窗口，让你选择需要运行的python文件，选择刚才创建的tkinter_t.py，然后就会开始执行。弹出我们的测试窗口。如下面第二张图中所示，到这里，我们第一步工作就完成了。
5、下面我们来继续在第一个的基础上进行优化。优化后的命令总共分两段，我们来依次讲解，先看第一段：
from tkinter import *
from tkinter.messagebox import showinfo
def reply(): showinfo(title='新窗口', message='另一个窗口')
第一个from刚才讲过了，第二个from是导入showinfo这个模块，用来创建一个新窗口，然后在下面定义一个新函数reply()，函数的作用就是创建一个新窗口。
6、然后我们再来看第二段代码：
windows = Tk(
button=Button(windows, text='press', command=reply
button.pack(
windows.mainloop()
首先用Tk()这个模块创建一个窗口windows，然后定义一个按钮button，按钮的名称是press，按下去以后的响应命令command是刚才定义的reply函数。
然后把button按钮打包
最后开始窗口循环。
7、代码确认无误后，点击pycharm页面右上角的tkinter_t.py文件名旁边的绿色三角按钮，开始运行代码。
、
8、如下面图中所示，刚创建的窗口是个很小的窗口，只显示了一个按钮的高度。我们将鼠标移动到这个窗口的边上，把它拉大成第二张图中所示：
9、然后按一下press按钮，如下面图中所示，函数reply响应以后，就创建了一个新窗口。完整代码如下：
from tkinter import *
from tkinter.messagebox import showinf
def reply()
showinfo(title='新窗口', message='另一个窗口')
windows = Tk(
button=Button(windows, text='press', command=reply
button.pack(
windows.mainloop()
Python在命令行定义函数的方法如下：
打开电脑运行窗体，输入cmd,点击确定
命令行窗口，输入python,进入python命令行，编写函数后，敲两次回车，即定义好了函数
测试函数可以正常使用
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Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是 ，主要的算子是：
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子，行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）
一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数