Python是一種強大的編程語言，可以用于多種目的，其中之一就是進行滾動求回歸。滾動求回歸是一種統計方法，用于研究數據在時間上的變化趨勢，這在很多領域都有應用。

Python中有很多庫可以用于滾動求回歸，其中一個比較流行的是pandas。使用pandas時，我們需要先將數據導入到一個Dataframe對象中，然后利用rolling函數進行滾動求回歸。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 導入數據
df = pd.read_csv("data.csv")
# 繪制散點圖
plt.scatter(df["x"], df["y"])
# 計算滾動回歸
window_size = 10
rolling_df = df.rolling(window=window_size)
rolling_mean = rolling_df.mean()
rolling_std = rolling_df.std()
rolling_cov = rolling_df.cov()
# 繪制回歸線
plt.plot(rolling_mean["x"], rolling_mean["y"], color="red")
# 顯示圖形
plt.show()

上面的代碼演示了如何使用pandas進行滾動求回歸。首先導入數據，然后使用rolling函數計算滾動平均值、滾動標準差、滾動協方差等統計量。最后，將滾動平均值作為回歸線繪制在原始數據的散點圖上。

滾動求回歸是一種復雜的統計方法，需要對數據的變化趨勢有深入的了解才能進行有效的分析。使用Python的pandas庫可以幫助我們快速計算滾動統計量，并且方便繪制圖表展示分析結果。