今天讲一下：
扩展时间窗口函数
先回顾一下：
上篇讲了使用shift方法进行时间序列的偏移，并基于偏移进行相应的计算。
今天讲另一个时间窗口函数，扩展时间窗口，所谓扩展时间窗口，即窗口的大小不是固定的，它根据时间序列的长度，可以自动扩展窗口大小，即使计算功能能匹配到某个阶段的整个时间序列。
1、需要用到模块
pandas
先引入这个武器：
import pandas as pd
2、准备工作：
我们继续使用那个test009.xlsx文件，不再另外准备数据表了。
3、先导入费用表
df = pd.read_excel("d:\\data\\test009.xlsx",sheet_name="费用")
4、我们要计算一下费用表中，从第一个日期开始，截止到每一个时间点的费用报销累计值，当然在pandas中有另一个单独的方法可以实现这个功能，不过我们今天采用expanding扩展时间窗口配合sum求和的方法来实现。
5、由于原数据中，某天可能有多个报销记录，我们把它聚合一下：
dd = df.groupby(by="报销日期",sort=True).sum()
结果如下：
6、我们在这个聚合数据的基础上，再造一列数据"cumsum"，它用来存放累计报销金额：
dd["cumsum"] = dd["报销金额"].expanding().sum()
结果如下：
下面也用plot方法画个简单的折线图，
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
dd.plot()
在这里，要特别感谢知乎上的“郅知之”朋友，指出我上上篇笔记中的一个错误的武断，我在那里说：“pandas的plot绘图方法对中文显示支撑不好”。这是不对的，其实是我对pandas的绘图功能掌握得不够好，研究得不够仔细，@郅知之不仅指出了我的谬误，还给出了修正的路径，我参考他的方法，通过搜索和实验，通过增加上面的前两条语句，那么使用pandas的plot方法直接绘图时，就能很好地显示中文了。
知之为知之，不知为不知。需得时刻提醒自己：在学习和工作中，一定要时时保持谦虚谨慎的态度，对不清楚的事情，要小心求证，不能妄下论断！
