在数据分析和处理中，rolling函数是一个非常有用的数据操作函数。该函数能够对数据进行滚动计算、滚动平均等操作，进而较好得满足我们对数据的探索需求。而pandas库是Python语言中最常用的数据处理、分析工具之一，尤其在金融、统计等领域应用非常广泛。而df.rolling函数作为pandas库中的一部分，是一个非常重要的工具，本文将从多个角度对其进行详细解析。
一、df.rolling操作多列
在实际数据处理中，我们往往同时需要对多个列进行处理。那么df.rolling是如何处理。下面我们通过一段代码来进行解释。
import pandas as pd
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df_roll = df.rolling(2).sum()
print(df_roll)
在上述代码中，我们以data字典为数据源新建了一个DataFrame对象df，其包含两个列a和b。我们使用df.rolling(2)来表示滚动窗口大小为2，调用sum()方法来进行求和操作，最后将结果存入df_roll中。注意到我们只定义了一个滚动窗口大小，但是两列数据都被同时操作，并最终存储在同一个数据结构df_roll中。
通过这个例子，我们发现如果需要对多个列进行处理，仅需要保证数据结构相同，然后在调用rolling函数时不必为每个列单独指定参数。
二、df.rolling 只计算最后一个点
在一些情形下，仅仅计算滚动窗口最后一个数据点的值是非常合理的。对于这个需求，我们可以通过rolling函数的tail(1)函数轻松实现。
import pandas as pd
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df_roll = df.rolling(2).tail(1)
print(df_roll)
在上述代码中，我们执行的操作与上面的例子非常相似，但是此次调用了tail(1)函数。该函数会仅仅返回滚动窗口最后一个数据点的值，即最后一个数据点的所有列的滚动窗口值。
三、rolling函数的数据类型转换问题
在实际数据处理中，由于数据源的不确定性，我们往往需要注意数据类型转换问题。下面我们来看一下rolling函数数据类型转换时的一些特点。
import pandas as pd
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df_roll = df.rolling(2).mean()
print(df_roll)
print('Data Type: \n', df_roll.dtypes)
在这段代码中，我们首先定义了data字典生成了一个DataFrame对象df，然后使用rolling函数计算滚动窗口大小为2的平均值，并将结果存入df_roll中。最后我们通过df_roll.dtypes来查看df_roll每一列的数据类型。
通过输出结果可以看出，rolling函数操作后的结果其数据类型和原始数据类型是一致的，比如上述例子中数据源data中的列a和b的数据类型为int，而df_roll中的列的数据类型也是int。
需要注意的是，针对不同的操作，rolling函数的结果数据类型是不一定相同的。比如对于求平均值操作，rolling函数得到的结果数据类型便是float。下面我们来看一个特别的情况。
import pandas as pd
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [2, None, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df_roll = df.rolling(2).mean()
print(df_roll)
print('Data Type: \n', df_roll.dtypes)
在这段代码中，我们定义了一个类似的data数据源，并且手动在b列中添加了一个NaN类型的值。返回结果会发现，rolling函数内部自动将NaN值的数据类型变为了float。
综上所述，rolling函数的结果数据类型和原始数据类型之间是可以相互转化的，并且对于不同的操作，结果数据类型也有所不同。
