如何获取DataFrame一维展开后连续3元素滚动和最小值？现有方法未达预期

你的问题在于原代码是按列独立计算滚动和，而你需要的是将所有元素按行优先顺序展开后，计算连续3个元素的滚动和。以下是正确的实现步骤：

步骤1：将DataFrame展平为一维序列 #

首先把DataFrame的所有元素按「S1第一行→S2第一行→S3第一行→S1第二行→...」的顺序转换成一个一维序列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'S1':[38.868, 39.231, 39.427, 38.992, 39.071, 39.003],
    'S2':[63.631, 63.239, 63.463, 63.675, 63.571, 63.692],
    'S3':[35.406, 35.483, 35.107, 35.346, 35.413, 35.362]
})

# 展平为一维序列
flattened_series = pd.Series(df.values.flatten())

步骤2：计算滚动和并获取最小值 #

对展平后的序列应用滚动窗口求和，再提取最小值：

# 计算连续3个元素的滚动和
rolling_sums = flattened_series.rolling(window=3, min_periods=3).sum()

# 获取滚动和中的最小值
min_rolling_sum = rolling_sums.min()

print(min_rolling_sum)  # 输出结果约为 137.562

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrei Filep