计算3年滚动平均触发ValueError：Columns must be same length as key

核心错误原因 #

你代码里的关键错误是列名未加引号：错误栈里的第4行写的是counts[t_average] = t.rolling(2).sum()，这里的t_average没有用单/双引号包裹，导致Pandas误将其当作数组/列索引变量处理，而非你要创建的新列名。这种情况下，Pandas会尝试批量设置多列，但你的值是单列的Series，长度不匹配，因此触发ValueError: Columns must be same length as key。

另外你提到要计算3年滚动平均，但当前代码里rolling(2)设置的窗口大小是2，这也需要根据你的时间周期调整。

修正后的代码 #

# 分组统计数量
counts = dfen.groupby(['From date', 'Policy category 1']).size().reset_index(name='counts')
# 计算3年滚动平均（window=3需匹配你的时间粒度，若按年分组则对应3年）
counts['t_average'] = counts['counts'].rolling(window=3, center=True).mean()

补充说明 #

• 若需要居中滚动平均，务必在rolling()里加上center=True参数，默认是向前滚动计算。
• 滚动窗口的window值要匹配时间粒度：比如From date按年分组时，window=3对应3年；若按月分组且要计算3年，需设置window=36，以此类推。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Isabel Parras Pancorbo