沿非时间日期列滚动聚合

Question

我想知道是否有一种方便的方法来计算滚动平均值，以使窗口沿某些非时间日期列移动并汇总其他列的值？

更具体地说，我想在“成功”列中计算True值的比率。窗口应沿着“公司收入”列移动，以便从具有“公司收入” +-当前窗口位置的一些行的行进行汇总。

Pandas具有df.rolling（）功能，但我认为这并不适合此类任务。

我目前正在考虑使用“公司收入”列来创建一个新的数据框，以显示我希望窗口继续显示的值。然后我会用.apply（） 从原始数据框中过滤数据，该数据包含属于当前“公司收入”窗口的行，计算“成功”为True的比率，并将比率值保存到新数据框中的新列。这种方法似乎很笨拙，我想知道是否还有更好的方法？

我想要的例子：

原始数据框（按公司收入排序，以提高可读性）

'Company revenue'    'Success'
              51      False
             101      True
             151      False
             201      True
             201      True
             301      False
             351      False
             501      True
             601      False

想要的结果，“公司收入”的窗口跨度为100，窗口大小为+ -200

'Company revenue'    'Success rate%'
               0     0.33
             100     0.6
             200     0.43
             300     0.5
             400     0.6
             500     0.25
             600     0.5
             700     0.5
             800     0
             900     NaN

如您所见，窗口的大小不必担心所包含的样本数量，而应考虑“公司收入”是否适合当前窗口。

我相信我可以像我之前描述的那样实现上述目标，但是还有更雄辩的方法吗？