Question

我有一个数组

arr = [1,2,3, ..., N]

和窗口列表（长度为N）

windows = [2,2,1, ...]

是否可以在arr上进行滚动和计算，并在windows中存储时变窗口？

例如，在t = 3时，您有arr=[1,2,3]和window=1，因此这表示返回1天的滚动总和，以便out[2] = 3

在t=2，你有arr = [1,2]和window = 2，所以这表示2天的滚动总和，out[1]=3

Answer 1

我无法控制速度，但它会实现你所需要的

df['New']=np.clip(df.index-df.windows+1,a_min=0,a_max=None)
df
Out[626]: 
   val  windows  New
0    1        2    0
1    2        2    0
2    3        1    2
3    4        1    3
4    5        3    2

df.apply(lambda x : df.iloc[x['New']:x.name+1,0].sum(),1)
Out[630]: 
0     1
1     3
2     3
3     4
4    12
dtype: int64

Answer 2

这可能就是你所追求的：

arr = [1,2,3]

windows = [2,2,1]

out = [0,0,0]

for t, i in enumerate(windows):
    newarr = arr[:t+1]
    out[t] = sum(newarr[:-(i+1):-1])

    print('t = ' + str(t+1))
    print('arr = ' + str(newarr))
    print('out[' + str(t) + '] = ' + str(out[t]))
    print('\n')

给出：

t = 1
arr = [1]
out[0] = 1


t = 2
arr = [1, 2]
out[1] = 3


t = 3
arr = [1, 2, 3]
out[2] = 3

python / pandas滚动总和与时变窗口

2 个答案: