Moyenne mobile (pandas & Cie)

Bonjour,
Je désirerais faire une une moyenne mobile sur un un grand nombre de données (+/- 90 000)
Mais je voudrais m’entrainer avec ce que propose le WEB.
Apparement, j’ai mal installé pandas.
Voici le code :
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([10,5,8,9,15,22,26,11,15,16,18,7])
d = pd.Series(data)
print(d.rolling(4).mean())
Et les erreurs ci-dessous.
Je suis un peu perdu pour une bête moyenne mobile…
Une idée pour m’aider ?

Merci !

Python 3.9.2 (/usr/bin/python3)
>>> %Run test_moyenne_mobile.py
Traceback (most recent call last):
  File "/home/pi/programmes/pgm/test_moyenne_mobile.py", line 1, in <module>
    import pandas as pd
  File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/__init__.py", line 22, in <module>
    from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev
  File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/compat/__init__.py", line 15, in <module>
    from pandas.compat.numpy import (
  File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/compat/numpy/__init__.py", line 4, in <module>
    from pandas.util.version import Version
  File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/util/__init__.py", line 1, in <module>
    from pandas.util._decorators import (  # noqa:F401
  File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/util/_decorators.py", line 14, in <module>
    from pandas._libs.properties import cache_readonly  # noqa:F401
  File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/pandas/_libs/__init__.py", line 13, in <module>
    from pandas._libs.interval import Interval
  File "pandas/_libs/interval.pyx", line 1, in init pandas._libs.interval
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 48 from C header, got 40 from PyObject
>>>

Une solution serait d’avoir un tableau / array « mobile », flexible. Où je peux enlever la dernière donnée (tout en bas) et ajouter une nouvelle donnée (tout en haut), et que ce tableau garde les mêmes dimensions et bornes, c’est-à-dire qu’il y ait un décalage ou glissement de toutes les données.
Je ne sais pas si je me fais bien comprendre.

hello,

peut être avec un pip3 install pandas --upgrade et idem pour numpy, pytz, , six, python-dateutil si la mise à jour de pandas ne suffit pas …