如何反转滚动总和？

Question

我在分组数据框上计算了一个滚动总和，但它以错误的方式加起来，当我需要过去的总和时，它是未来的总和。

我在这里做错了什么？

我导入数据并按维度和日期排序（我已经尝试删除日期排序）

df = pd.read_csv('Input.csv', parse_dates=True)
df.sort_values(['Dimension','Date'])
print(df)

然后我创建一个新列，它是按滚动窗口分组的多索引

new_column = df.groupby('Dimension').Value1.apply(lambda x: 
x.rolling(window=3).sum())

然后我将索引重置为与原始索引相同

df['Sum_Value1'] = new_column.reset_index(level=0, drop=True)
print(df)

我也试过在计算前反转指数，但也失败了。

输入

Dimension,Date,Value1,Value2
1,4/30/2002,10,20
1,1/31/2002,10,20
1,10/31/2001,10,20
1,7/31/2001,10,20
1,4/30/2001,10,20
1,1/31/2001,10,20
1,10/31/2000,10,20
2,4/30/2002,10,20
2,1/31/2002,10,20
2,10/31/2001,10,20
2,7/31/2001,10,20
2,4/30/2001,10,20
2,1/31/2001,10,20
2,10/31/2000,10,20
3,4/30/2002,10,20
3,1/31/2002,10,20
3,10/31/2001,10,20
3,7/31/2001,10,20
3,1/31/2001,10,20
3,10/31/2000,10,20

输出：

    Dimension        Date  Value1  Value2  Sum_Value1
0           1   4/30/2002      10      20         NaN
1           1   1/31/2002      10      20         NaN
2           1  10/31/2001      10      20        30.0
3           1   7/31/2001      10      20        30.0
4           1   4/30/2001      10      20        30.0
5           1   1/31/2001      10      20        30.0
6           1  10/31/2000      10      20        30.0
7           2   4/30/2002      10      20         NaN
8           2   1/31/2002      10      20         NaN
9           2  10/31/2001      10      20        30.0
10          2   7/31/2001      10      20        30.0
11          2   4/30/2001      10      20        30.0
12          2   1/31/2001      10      20        30.0
13          2  10/31/2000      10      20        30.0

目标输出：

    Dimension        Date  Value1  Value2  Sum_Value1
0           1   4/30/2002      10      20        30.0
1           1   1/31/2002      10      20        30.0
2           1  10/31/2001      10      20        30.0
3           1   7/31/2001      10      20        30.0
4           1   4/30/2001      10      20        30.0
5           1   1/31/2001      10      20         NaN
6           1  10/31/2000      10      20         NaN
7           2   4/30/2002      10      20        30.0
8           2   1/31/2002      10      20        30.0
9           2  10/31/2001      10      20        30.0
10          2   7/31/2001      10      20        30.0
11          2   4/30/2001      10      20        30.0
12          2   1/31/2001      10      20         Nan
13          2  10/31/2000      10      20         NaN

Answer 1

您可以将结果移动以window-1获得左对齐的结果：

df["sum_value1"] = (df.groupby('Dimension').Value1
                      .apply(lambda x: x.rolling(window=3).sum().shift(-2)))

Answer 2

向后滚动与向前滚动然后移动结果相同：

x.rolling(window=3).sum().shift(-2)

Answer 3

您需要一个反向总和，因此在总和滚动之前反转您的系列：

lambda x: x[::-1].rolling(window=3).sum()