Pandas скользящее среднее и суммирование предыдущих значений

Я не уверен в ожидаемом результате, но вы можете преобразовать серию в фрейм данных с тремя столбцами, а затем получить среднее значение смещенных строк в четвертом столбце:

n = 3
df = pd.DataFrame(s.to_numpy()[: len(s) - len(s) % n].reshape(-1, n))
df["mean"] = df.agg("mean", axis=1).shift(-1)

   0  1  2  mean
0  1  2  3   5.0
1  4  5  6   8.0
2  7  8  9   NaN

Или, если вам нужна серия строк в качестве результата:

s = df.astype(str).agg(", ".join, axis=1)

0    1, 2, 3, 5.0
1    4, 5, 6, 8.0
2    7, 8, 9, nan

Возможное решение (mergesort необходимо, чтобы гарантировать, что равные элементы сохраняют свое относительное положение):

N = 3 # number of elements in each group

idx = len(df) % N # to remove the last block with less than N elements
d = df[N:-idx] 
# for each group of N elements, calculates the mean
d2 = (d.groupby( ((d.index % N) == 0).cumsum() )['var1'].mean() 
      # adjusts the indexes to have the positions where the means are to be
      # inserted
      .set_axis(d.index[d.index % N == N - 1] - N)) 

pd.concat([df[:-idx], d2]).sort_index(kind='mergesort')

Выход:

   var1
0   1.0
1   2.0
2   3.0
2   5.0
3   4.0
4   5.0
5   6.0
5   8.0
6   7.0
7   8.0
8   9.0