##### `Series.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None, step=None, method='single')` **功能简介:** - 用于计算滚动窗口的统计量，可以在 Series 上执行移动窗口的操作，如计算移动平均值、移动总和等。 **参数说明:** - `window`：指定滚动窗口的大小，表示要计算的元素数量。 - `min_periods`：指定在计算统计量时至少需要的非缺失值数量。 - `center`：控制滚动窗口的位置是否位于窗口中心。默认为 False。 - `win_type`：指定窗口类型，如 'boxcar'（默认）、'triang'、'blackman' 等。 - `on`：在 DataFrame 中，指定用于计算统计量的列。 - `axis`：指定计算的轴。默认为 0，表示按行计算。 - `closed`：指定每个窗口的闭合方式，可选值为 'right'（默认）、'left'、'both'、'neither'。 - `step`：指定滚动窗口的步长，默认为 1，表示逐个元素计算。 - `method`：指定统计量计算的方法，可选值为 'single'（默认）、'sum'、'mean' 等。 **返回值:** - 返回一个 Rolling 对象，可以用于计算滚动窗口统计量。 **用法示例:** ```python import pandas as pd # 创建一个示例 Series data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80] series = pd.Series(data) # 计算滚动窗口大小为3的移动平均值 rolling_mean = series.rolling(window=3).mean() print("Original Series:") print(series) print("\nRolling Mean:") print(rolling_mean) ```