Question

我想在＆＃34;滚动＆＃34;中获取数据帧子集。方式。我尝试了几件事没有成功，这是我想做的一个例子。我们来考虑数据帧。

df
     var1      var2
0    43         74
1    44         74
2    45         66
3    46        268
4    47         66

我想创建一个具有以下函数的新列，该函数执行条件求和：

def func(x):
    tmp = (x["var1"] * (x["var2"] == 74)).sum()
    return tmp

并像这样调用它

df["newvar"] = df.rolling(2, min_periods=1).apply(func)

这意味着该函数将基于数据框应用，而不是针对每一行或列

它将返回

     var1      var2      newvar
0    43         74         43          # 43
1    44         74         87          # 43 * 1 + 44 * 1
2    45         66         44          # 44 * 1 + 45 * 0
3    46        268         0           # 45 * 0 + 46 * 0
4    47         66         0           # 46 * 0 + 47 * 0

有没有pythonic方法来做到这一点？这只是一个示例，但条件（总是基于子数据帧值取决于超过2列。

Answer 1

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@unutbu给a very similar question here发了一个很好的答案，但似乎他的答案是基于pd.rolling_apply，它将索引传递给函数。我不确定如何使用当前的DataFrame.rolling.apply方法复制它。

原始答案

看来通过apply函数传递给参数的变量是每列的一个numpy数组（一次一个），而不是DataFrame，所以不幸的是你无法访问任何其他列。 / p>

但你可以做的是使用一些布尔逻辑根据var2是否为74来临时创建一个新列，然后使用滚动方法。

df['new_var'] = df.var2.eq(74).mul(df.var1).rolling(2, min_periods=1).sum()

   var1  var2  new_var
0    43    74     43.0
1    44    74     87.0
2    45    66     44.0
3    46   268      0.0
4    47    66      0.0

临时列基于上面代码的前半部分。

df.var2.eq(74).mul(df.var1)
# or equivalently with operators
# (df['var2'] == 74) * df['var1']

0    43
1    44
2     0
3     0
4     0

查找传递给

的变量的类型

了解实际传递给apply函数的内容非常重要，我不能永远记住传递的内容，所以如果我不确定我会打印出变量及其类型，以便我很清楚我正在处理什么对象。请使用原始DataFrame查看此示例。

def foo(x):
    print(x)
    print(type(x))
    return x.sum()

df.rolling(2, min_periods=1).apply(foo)

输出

[ 43.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 43.  44.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 44.  45.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 45.  46.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 46.  47.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 74.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 74.  74.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 74.  66.]
<class 'numpy.ndarray'>
[  66.  268.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 268.   66.]
<class 'numpy.ndarray'>

Answer 2

诀窍是定义一个可以访问整个数据框的函数。然后，在任何列上滚动，并调用传递该函数的apply()。该函数将有权访问窗口数据，该数据是dataframe列的子集。从该子集中，您可以提取应该查看的索引。（这假设您的索引严格增加。因此，通常的整数索引以及大多数时间序列都可以使用。）您可以使用索引来访问所有列的整个数据框。

def dataframe_roll(df):
    def my_fn(window_series):
        window_df = df[(df.index >= window_series.index[0]) & (df.index <= window_series.index[-1])]
        return window_df["col1"] + window_df["col2"]
    return my_fn

df["result"] = df["any_col"].rolling(24).apply(dataframe_roll(df), raw=False)

如何获得滚动pandas数据帧子集

2 个答案:

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原始答案

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