带有groupby的pandas数据框滚动窗口
Bri*_*ien 5 python dataframe pandas
我可以添加一个新列c，该列是最后两个值的和b，如下所示...
df['c'] = df.b.rolling(window = 2).sum().shift()
df
a b c
0 1 3 NaN
1 1 0 NaN
2 0 6 3.0
3 1 0 6.0
4 0 0 6.0
5 1 7 0.0
6 0 0 7.0
7 0 7 7.0
8 1 4 7.0
9 1 2 11.0
...但是，如果我想先分组a怎么办？例如，我可以这样做：
df['c'] = df.groupby(['a'])['b'].shift(1) + df.groupby(['a'])['b'].shift(2)
是否有一种更优雅的方法来汇总一组中的大量班次（1、2，... n）？
f = lambda x: x.rolling(2).sum().shift()
df['c'] = df.groupby('a').b.apply(f)
df
- 注意：将rolling() 和shift() 方法组合在lambda 函数中（就像piRSquared 呈现的方式）是必要的：它会导致*both* 应用于该组（理想）；在这种情况下会出现不正确的行为：`df['c'] = df.groupby('a').b.rolling(2).sum().shift()`，因为shift()操作发生在非分组上下文 (2认同)