PandasのDataFrameを用いて、合計値・平均値を算出したい

Question

前提・実現したいこと

現在、PythonのPandasを使用してデータ処理の勉強をしています。
DataFrameのindexをDATETIME（日時）に設定したとき、遡って合計値・平均値を算出したいです。

発生しているエラー

2019-01-21 8:00:00.437313
Traceback (most recent call last):
  File "backtest.py", line 29, in <module>
    print(self.f[index-10 : index])
  File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 298, in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__sub__
  File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 269, in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__add__
ValueError: Cannot add integral value to Timestamp without freq.

該当のソースコード

読み込むCSV

DATETIME,TIMESTAMP,A,B,C
2019-01-21 07:00:01.147163,1548021601.1471784,386008.0,0.01,1.05635978
2019-01-21 07:00:02.503894,1548021602.50391,386010.0,0.541,0.9697999999999999
2019-01-21 07:00:03.892234,1548021603.8922503,385986.0,0.03,0.03
2019-01-21 07:00:05.273867,1548021605.2738833,385992.0,0.01,0.28939992
2019-01-21 07:00:06.639722,1548021606.6397378,385997.0,0.01,0.57442164
2019-01-21 07:00:07.960864,1548021607.9608808,385997.0,0.41000000000000003
2019-01-21 07:00:09.457629,1548021609.457645,386032.0,1.6560718500000002
2019-01-21 07:00:10.816018,1548021610.8160346,386030.0,0.01,0.3012241
（中略）
2019-01-21 11:00:51.066049,1548036051.0660646,385504.0,0.41000000000000003,0.066
2019-01-21 11:00:52.389939,1548036052.3899548,385503.0,0.8,0.030100000000000002
2019-01-21 11:00:53.747384,1548036053.7473993,385488.0,0.13912297,0.32
2019-01-21 11:00:55.078652,1548036055.0786674,385479.0,0,0.113317
2019-01-21 11:00:56.451129,1548036056.4511445,385477.0,0.34800000000000003,0.57
2019-01-21 11:00:57.791441,1548036057.7914567,385475.0,0,0.05
2019-01-21 11:00:59.187676,1548036059.1876915,385475.0,0,0.01

import pandas as pd

#データ取得期間指定期間指定(yyyy-mm-dd hh:mm:ss)
fro = '2019-1-21 8:00'
to = '2019-1-21 9:00'

def search_record():

    #csv読み込み
    f = pd.read_csv('test.txt')

    #DATETIMEの列をTimestamp型に変換して代入
    f['DATETIME'] = pd.to_datetime(f['DATETIME'])
    #DATETIMEをインデックスに設定
    f.set_index('DATETIME', inplace = True)

    #全カラム抜き出し
    df = f[fro : to]

if __name__ == '__main__':
    #指定期間のデータ抜出
    search_record()
    
    #抜き出したデータを一行ごとに処理するためループにかける
    for index, row in df.iterrows():
            #現在のindexから10行上までのレコードのB列の合計・平均をどうにかして出したい
            print(f[index-10 : index])

現在のindexから10行遡った分のB列の・合計・平均を算出するには、どのようにすればよろしいでしょうか。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

AWS Cloud9
Python 3.7.0

Comments

[can110]

CSVデータにおいて、中略前後で列数が異なっていたり、ソースコードもdf未定義エラーになるなど
提示された内容だと検証できません。
検証可能なCSVデータ、コードを提示くださると回答得られやすくなります。

[K_mori]

御指摘ありがとうございます。
載せれない場所をカットした都合で正しいものを提示できておりませんでした。
再度確認・修正させて頂きます。

[can110]

依然としてコードはdf未定義エラーなどが発生します…

Answer 1

pandas.Series.rollingを使ってはいかがでしょうか？
参考：pandasで窓関数を適用するrollingを使って移動平均などを算出
以下サンプルコードです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'B':range(15)})
df['Sum'] = df['B'].rolling(window=10).sum()
df['Ave'] = df['B'].rolling(window=10).mean()
print(df)
"""
     B   Sum  Ave
0    0   NaN  NaN
1    1   NaN  NaN
2    2   NaN  NaN
3    3   NaN  NaN
4    4   NaN  NaN
5    5   NaN  NaN
6    6   NaN  NaN
7    7   NaN  NaN
8    8   NaN  NaN
9    9  45.0  4.5
10  10  55.0  5.5
11  11  65.0  6.5
12  12  75.0  7.5
13  13  85.0  8.5
14  14  95.0  9.5
"""