Python Pandas中滚动窗口的整数值和字符串值之间的差异

我使用值360D和360（我认为它们是等效的）作为方法

.rolling（）

的参数

window

。然而，他们产生了不同的图形。你能解释一下这两个值之间的区别吗

rolling_stats = data.Ozone.rolling(window='360D').agg(['mean', 'std'])
stats = data.join(rolling_stats)
stats.plot(subplots=True)
plt.show()

rolling_stats = data.Ozone.rolling(window=360).agg(['mean', 'std'])
stats = data.join(rolling_stats)
stats.plot(subplots=True)
plt.show()

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与整数滚动窗口相比，从文档中可以滚动一个与时间段（时间偏移）相对应的可变长度窗口。每个窗口的大小将根据时间段中包含的观察值而变化，这仅对datetimelike索引有效。

360

是360条记录的窗口，

360D

是360天的时间窗口。哦，我没有想到这一点！如果没有您简洁的解释，我就无法理解帮助文本

window:int或移动窗口的偏移量大小。这是用于计算统计数据的观察数。每个窗口都是固定大小的。如果是偏移量，则这将是每个窗口的时间段。每个窗口的大小将根据时间段中包含的观察值而变化。这仅对datetimelike索引有效。这在0.19.0中是新的

谢谢，@EdwardKhachatryan。根据文档：与整数滚动窗口相比，这将滚动与时间段（时间偏移）相对应的可变长度窗口。每个窗口的大小将根据时间段中包含的观察值而变化，这仅对datetimelike索引有效。

360

是360条记录的窗口，

360D

是360天的时间窗口。哦，我没有想到这一点！如果没有您简洁的解释，我就无法理解帮助文本

window:int或移动窗口的偏移量大小。这是用于计算统计数据的观察数。每个窗口都是固定大小的。如果是偏移量，则这将是每个窗口的时间段。每个窗口的大小将根据时间段中包含的观察值而变化。这仅对datetimelike索引有效。这是0.19.0中新增的

谢谢，@EdwardKhachatryan。