我有以下数据框:
a = pd.DataFrame({'unit': [2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5],
'date': [1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1],
'revenue': [1, 1, 3, 5, 7, 6, 6, 2, 9]})
熊猫window.sum = 2:
a['rolled_sum'] = a.rolling(2, on='date').sum().shift(+1)['revenue']
逐行计算该总和:
adunit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 2.0
3 3 2 5 4.0
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 12.0
6 4 2 6 13.0
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 8.0
我希望每个单位的滚动总和分别计算:
adunit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 NaN
3 3 2 5 NaN
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 NaN
6 4 2 6 NaN
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 NaN
换句话说:应该对每个单元分别进行滚动总和。 在我的原始数据集中,我有数百个单位,并且希望每天对其进行滚动汇总。
有什么想法吗?
非常感谢:)
安迪
答案 0 :(得分:2)
IIUC,您可以在groupby上滚动:
a['rolled_sum'] = (a.groupby('unit')
.rolling(2, on='date').sum()['revenue']
.groupby('unit').shift(1)
.to_numpy()
)
输出:
unit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 NaN
3 3 2 5 NaN
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 NaN
6 4 2 6 NaN
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 NaN
答案 1 :(得分:0)
通过排序,您可以屏蔽不应设置的位置。
m = a.unit.eq(a.unit.shift()) & a.unit.eq(a.unit.shift(-1))
a['rolled_sum'] = (a.rolling(2, on='date').sum().shift(+1)['revenue']
.where(m.shift().fillna(False)))
unit date revenue rolled_sum
0 2 1 1 NaN
1 2 2 1 NaN
2 3 1 3 NaN
3 3 2 5 NaN
4 3 3 7 8.0
5 4 1 6 NaN
6 4 2 6 NaN
7 4 3 2 12.0
8 5 1 9 NaN