是否可以使用 pandas.DataFrame.rolling 窗口期 5 并在其中跳过今天的值

Posted 2023-03-12

【中文标题】是否可以使用 pandas.DataFrame.rolling 窗口期 5 并在其中跳过今天的值

【英文标题】：Is it possible to use pandas.DataFrame.rolling window period 5 with skipping today's value in that

【发布时间】：2021-08-14 08:13:54

【问题描述】：

need to get output in column <5_Days_Up> like the image.

Date        price       5_Days_Up
20-May-21       1       
21-May-21       2       
22-May-21       4       
23-May-21       5       
24-May-21       6       5
25-May-21       7       6
26-May-21       8       7
27-May-21       9       8
28-May-21       10      9
29-May-21       11      10
30-May-21       12      11
31-May-21       13      12
1-Jun-21        14      13
2-Jun-21        15      14

But, got the output like this.

Date        price       5_Days_Up
20-May-21       1       
21-May-21       2       
22-May-21       4       
23-May-21       5       
24-May-21       6       6
25-May-21       7       7
26-May-21       8       8
27-May-21       9       9
28-May-21       10      10
29-May-21       11      11
30-May-21       12      12
31-May-21       13      13
1-Jun-21        14      14
2-Jun-21        15      15

在这里，我在 python pandas 中使用

df['5_Days_Up'] = df['price'].rolling(window=5).max()

有没有办法在使用相同的 rolling() 或任何其他方法跳过今天的价格后获得最后 5 个周期的最大值？

【参考方案1】：

您的数据在日期 24-May-21 之前只有 4 个（而不是 5 个）之前的条目，其中 price 等于 6（因为数据样本中没有 price 等于 3。）因此，您第一个显示非 NaN 值的条目将从日期 25-May-21 开始，price 等于 7。

要包含上一个条目（排除当前条目），您可以使用参数closed='left' 来实现：

df['5_Days_Up'] = df['price'].rolling(window=5, closed='left').max()

结果：

         Date  price  5_Days_Up
0   20-May-21      1        NaN
1   21-May-21      2        NaN
2   22-May-21      4        NaN
3   23-May-21      5        NaN
4   24-May-21      6        NaN
5   25-May-21      7        6.0
6   26-May-21      8        7.0
7   27-May-21      9        8.0
8   28-May-21     10        9.0
9   29-May-21     11       10.0
10  30-May-21     12       11.0
11  31-May-21     13       12.0
12   1-Jun-21     14       13.0
13   2-Jun-21     15       14.0