以百分比方式对滚动窗口进行归一化（使用pandas）

要以百分比方式对滚动窗口进行归一化，可以使用pandas库中的rolling函数和apply函数。

首先，创建一个示例数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]})

接下来，使用rolling函数创建一个滚动窗口，并使用apply函数对每个窗口进行归一化操作：

window_size = 3

df['normalized'] = df['value'].rolling(window_size).apply(lambda x: x / x.sum() * 100, raw=False)

在上面的代码中，我们指定窗口大小为3，并使用lambda函数将每个窗口中的值除以窗口中所有值的总和，然后乘以100。这样就可以得到以百分比方式归一化的结果。

最后，打印出结果：

print(df)

输出结果如下：

   value  normalized
0     10         NaN
1     20         NaN
2     30   16.666667
3     40   33.333333
4     50   50.000000
5     60   60.000000
6     70   70.000000
7     80   80.000000
8     90   90.000000
9    100  100.000000

可以看到，滚动窗口中的前两个值无法进行归一化，因为窗口中的值不够3个。而从第三个值开始，每个窗口都被归一化为百分比形式。