在大熊猫的groupby中滚动应用功能

Question

我有一个数据框，如下所示。

           symbol    Range             
Date                                      
2018-08-16     spy    1.5
2018-08-17     spy    1.2
2018-08-16     spy    1.3
2018-08-17     spy    1.6
2017-07-17     spy    1.1
2017-07-18     spy    1.9
2018-08-16     nflx   4.5
2018-08-17     nflx   5.2

我添加了一个列，该列通过执行以下操作找到Range的第15个百分位数：

df['Range_quantile'] = df.groupby(['symbol'])['Range'].transform(lambda x: np.percentile(x.unique(), 15))

从给定的行开始，如何将相同的功能按symbol分组滚动地仅应用于最后20行（组内），然后将输出作为列（ Range_quantile_rolling ）加回到数据Range_quantile_rolling ？ 我的示例将lambda x: np.percentile(x.unique(), 15)函数应用于整个Range列。

例如，如果我要在groupby的最后3行中添加函数，则它可能如下所示：

         symbol    Range     Range_Quantile_Rolling_3        
Date                                      
2018-08-16     spy    1.5      NA
2018-08-17     spy    1.2      NA
2018-08-16     spy    1.3      1.21
2018-08-17     spy    1.6      1.25
2017-07-17     spy    1.1      1.15
2017-07-18     spy    1.9      1.3
2018-08-16     nflx   4.5      NA
2018-08-17     nflx   5.2      NA

Answer 1

groupby并使用lambda transform

df.assign(Range=df.groupby('symbol').Range.transform(
    lambda x: x.rolling(3).apply(lambda y: np.percentile(np.unique(y), 15))
))

           symbol  Range
Date                    
2018-08-16    spy    NaN
2018-08-17    spy    NaN
2018-08-16    spy   1.23
2018-08-17    spy   1.23
2017-07-17    spy   1.16
2017-07-18    spy   1.25
2018-08-16   nflx    NaN
2018-08-17   nflx    NaN