こんにちは質問させてください。

20190112, A, 91
20190112, B, 82
20190111, A, 93
…
という感じで[日付,名前, 得点]の3カラムのデータがあり、各行の日付段階での、
その人の過去30日平均得点（人別の得点の移動平均）をできるだけ高速に計算したいのですが、
どのようにすればよいでしょうか？
なお、今はsqliteで、以下のような原始的なプログラムを書いてみましたが、遅くて困っております。

# date, nameの組み合わせを抜き出し
list = cur.execute('select date, name from table').fetchall

# listすべてにfor文で処理
for i in range(len(list)):
date = list[i][0]
name = list[i][1]

# dateから30日前の日付を計算
date30before　（計算略）

# nameが一致しているそのデータから過去30日分のスコアを抜き出し
scoreList = cur.execute('select score from table where name == ? and ? < date < ?',(date30before, date)).fetchall

# 抜き出した30日分のスコアを平均
scoreListAve（計算略）

# 元のテーブルのdate, nameが一致する行に書き込み
cur.execute('update table set score30Ave = ? where date = ? and name == ?'),(scoreListAve, date, name))

con.commit() # for後、コミット