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设 时间分析结果 = 表格.时间序列分析(CSV数据, "销售日期", "销售额", 频率="MS", 聚合方法="sum")
打印("月度重采样：", 时间分析结果["重采样数据"])
打印("时间趋势：", 时间分析结果["趋势"])原版Pandas
月度重采样 = CSV数据.set_index("销售日期")["销售额"].resample("MS").sum()
时间趋势 = 月度重采样.rolling(window=3, center=True).mean()
print("月度重采样：", 月度重采样)
print("时间趋势：", 时间趋势)打印信息
月度重采样： 销售日期 2026-04-01 84384 2026-05-01 446206 2026-06-01 429814 2026-07-01 534287 Freq: MS, Name: 销售额, dtype: int64 时间趋势： 销售日期 2026-04-01 NaN 2026-05-01 320134.666667 2026-06-01 470102.333333 2026-07-01 NaN Freq: MS, Name: 销售额, dtype: float64
