输出

Question

也有类似的问题，但是我的datetime对象空间很大，没有排序，例如它们是时间上的随机时间戳。基本上，我需要使用rolling()，但在记住组（第一个索引）的同时将其滚动到第二个索引上。

您可能还想贡献一个非常相似的GitHub问题： https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/15584

要复制的代码：

import pandas as pd
data = {
    'id': ['A','A','A','B'],
    'time': pd.to_datetime(['2018-01-04 08:13:51.181','2018-01-04 08:13:55.181','2018-01-04 09:13:51.181', '2018-01-04 08:13:51.183']),
    'colA': [4,3,2,1],
    '30min_rolling_output': [4,7,2,1],
    '1day_rolling_output': [4,7,9,1]
}
test_df = pd.DataFrame(data=data).set_index(['id', 'time'])

所需的输出假设使用30m和1h参数。

可视化：

                            colA  30min_rolling_output  1day_rolling_output
id date                                                          
A  2018-01-04 08:13:51.181     4                     4                    4
   2018-01-04 08:13:55.181     3                     7                    7
   2018-01-04 09:13:51.181     2                     2                    9
B  2018-01-04 08:13:51.183     1                     1                    1

Answer 1

从索引中删除id，留下DatetimeIndex，然后可以滚动。

test_df['30min'] = test_df.reset_index(level=0).groupby('id').colA.rolling('30min').sum()
test_df['1day'] = test_df.reset_index(level=0).groupby('id').colA.rolling('1d').sum()

输出

                            colA  30min  1day
id time                                      
A  2018-01-04 08:13:51.181     4    4.0   4.0
   2018-01-04 08:13:55.181     3    7.0   7.0
   2018-01-04 09:13:51.181     2    2.0   9.0
B  2018-01-04 08:13:51.183     1    1.0   1.0

熊猫在DateTime多索引框架上滚动

1 个答案:

输出