在大熊猫的groupby中滚动应用功能

Question

我有一个如下所示的数据框。

           symbol    Range             
Date                                      
2018-08-16     spy    1.5
2018-08-17     spy    1.2
2018-08-16     spy    1.3
2018-08-17     spy    1.6
2017-07-17     spy    1.1
2017-07-18     spy    1.9
2018-08-16     nflx   4.5
2018-08-17     nflx   5.2

我添加了一个列，该列通过执行以下操作找到Range的第15个百分点：

df['Range_quantile'] = df.groupby(['symbol'])['Range'].transform(lambda x: np.percentile(x.unique(), 15))

从给定的行开始，如何按symbol分组的方式将相同的功能仅应用于滚动的基础上的最后20行（组内），然后将输出重新添加为列（{ 1}}）添加到数据框？我的示例将Range_quantile_rolling函数应用于整个lambda x: np.percentile(x.unique(), 15)列。

例如，如果我要在groupby的最后3行中添加函数，它可能看起来像这样：

Range

Answer 1

groupby和transform和lambda

df.assign(Range=df.groupby('symbol').Range.transform(
    lambda x: x.rolling(3).apply(lambda y: np.percentile(np.unique(y), 15))
))

           symbol  Range
Date                    
2018-08-16    spy    NaN
2018-08-17    spy    NaN
2018-08-16    spy   1.23
2018-08-17    spy   1.23
2017-07-17    spy   1.16
2017-07-18    spy   1.25
2018-08-16   nflx    NaN
2018-08-17   nflx    NaN