熊猫滚动总和分别乘以值
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【中文标题】熊猫滚动总和分别乘以值【英文标题】：Pandas rolling sum for multiply values separately 【发布时间】：2020-02-18 23:02:59 【问题描述】：我有以下数据框：
a = pd.DataFrame('unit': [2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5],
'date': [1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1],
'revenue': [1, 1, 3, 5, 7, 6, 6, 2, 9])
window = 2 的 Pandas rolling.sum：
a['rolled_sum'] = a.rolling(2, on='date').sum().shift(+1)['revenue']
逐行计算这个总和：
adunit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 2.0
3 3 2 5 4.0
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 12.0
6 4 2 6 13.0
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 8.0
我想分别计算每个单元的滚动总和：
adunit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 NaN
3 3 2 5 NaN
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 NaN
6 4 2 6 NaN
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 NaN
换句话说：应分别对每个单元执行滚动求和。 在我的原始数据集中，我有数百个单元，并且希望每天为每个单元执行滚动求和。
有什么想法吗？
提前非常感谢:)
安迪
【问题讨论】：
【参考方案1】：通过您的排序，您可以屏蔽不应设置的位置。
m = a.unit.eq(a.unit.shift()) & a.unit.eq(a.unit.shift(-1))
a['rolled_sum'] = (a.rolling(2, on='date').sum().shift(+1)['revenue']
.where(m.shift().fillna(False)))
unit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 NaN
3 3 2 5 NaN
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 NaN
6 4 2 6 NaN
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 NaN
【讨论】：
【参考方案2】：IIUC，你可以在 groupby 上滚动：
a['rolled_sum'] = (a.groupby('unit')
.rolling(2, on='date').sum()['revenue']
.groupby('unit').shift(1)
.to_numpy()
)
输出：
unit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 NaN
3 3 2 5 NaN
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 NaN
6 4 2 6 NaN
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 NaN
【讨论】：
以上是关于熊猫滚动总和分别乘以值的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
缺少日期的 Pandas Date MultiIndex - 滚动总和