我有一个Pandas Dataframe ，我试图根据现有时间序列B（t）的值来估计一个新的时间序列V（t）。我已经编写了一个最小的可重复示例来生成一个样本 Dataframe ，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

lenb = 5000
lenv = 200
l    = 5

B = pd.DataFrame({'a': np.arange(0, lenb, 1), 'b': np.arange(0, lenb, 1)},
                 index=pd.date_range('2022-01-01', periods=lenb, freq='2s'))

我想计算时间序列B中所有时间't'的V（t），如下所示：

V(t) = (B(t-2*l) + 4*B(t-l)+ 6*B(t)+ 4*B(t+l)+ 1*B(t+2*l))/16

我怎样才能在Pandas中以矢量化的方式执行这个计算呢？假设l=5
这样做是否正确：

def V_t(B, l):
    V = (B.shift(-2*l) + 4*B.shift(-l) + 6*B + 4*B.shift(l) + B.shift(2*l)) / 16
    return V