为什么 pd.rolling and.apply() 从返回单个值的 function 返回多个输出？

Question

我正在尝试创建一个滚动 function ：

1. 在每个 df 中将两个 DataFrame 划分为 3 列。
2. 计算步骤 1 中 output 中每一行的平均值。
3. 对步骤 2 的平均值求和。

这可以通过使用 pd.iterrows() 来完成，因此循环遍历每一行。 但是，这在处理较大的数据集时效率很低。 因此，我的目标是创建一个 pd.rolling function 可以更快地完成此操作。

我需要帮助的是理解为什么我下面的方法返回多个值，而我使用的 function 只返回一个值。

编辑：我已经用生成我想要的 output 的代码更新了问题。

这是我正在使用的测试数据集：

#import libraries
import pandas as pd
import numpy as np 

#create two dataframes
values = {'column1': [7,2,3,1,3,2,5,3,2,4,6,8,1,3,7,3,7,2,6,3,8],
        'column2': [1,5,2,4,1,5,5,3,1,5,3,5,8,1,6,4,2,3,9,1,4],
        "column3" : [3,6,3,9,7,1,2,3,7,5,4,1,4,2,9,6,5,1,4,1,3]
        }

df1 = pd.DataFrame(values)
df2 = pd.DataFrame([[2,3,4],[3,4,1],[3,6,1]])
print(df1)
print(df2)

    column1  column2  column3
0         7        1        3
1         2        5        6
2         3        2        3
3         1        4        9
4         3        1        7
5         2        5        1
6         5        5        2
7         3        3        3
8         2        1        7
9         4        5        5
10        6        3        4
11        8        5        1
12        1        8        4
13        3        1        2
14        7        6        9
15        3        4        6
16        7        2        5
17        2        3        1
18        6        9        4
19        3        1        1
20        8        4        3
   0  1  2
0  2  3  4
1  3  4  1
2  3  6  1

通过遍历每一行来实现我想要的 output 的一种方法：

RunningSum = []
for index, rows in df1.iterrows():
    if index > 3:
        Div = abs((((df2 / df1.iloc[index-3+1:index+1].reset_index(drop="True").values)-1)*100))
        Average = Div.mean(axis=0)
        SumOfAverages = np.sum(Average)
        RunningSum.append(SumOfAverages)
        
        
            
        #printing my desired output values
        print(RunningSum)
[330.42328042328046,
 212.0899470899471,
 152.06349206349208,
 205.55555555555554,
 311.9047619047619,
 209.1269841269841,
 197.61904761904765,
 116.94444444444444,
 149.72222222222223,
 430.0,
 219.51058201058203,
 215.34391534391537,
 199.15343915343914,
 159.6031746031746,
 127.6984126984127,
 326.85185185185185,
 204.16666666666669]

但是，这在处理大型数据集时是及时的。 因此，我尝试创建一个适用于 pd.rolling() object 的 function。

def SumOfAverageFunction(vals):
    Div = df2 / vals.reset_index(drop="True")
    Average = Div.mean(axis=0)
    SumOfAverages = np.sum(Average)
    return SumOfAverages

RunningSum = df1.rolling(window=3,axis=0).apply(SumOfAverageFunction)

这里的问题是我的function返回了多个output，请问如何解决？

print(RunningSum)
     column1   column2   column3
0        NaN       NaN       NaN
1        NaN       NaN       NaN
2   3.214286  4.533333  2.277778
3   4.777778  3.200000  2.111111
4   5.888889  4.416667  1.656085
5   5.111111  5.400000  2.915344
6   3.455556  3.933333  5.714286
7   2.866667  2.066667  5.500000
8   2.977778  3.977778  3.063492
9   3.555556  5.622222  1.907937
10  2.750000  4.200000  1.747619
11  1.638889  2.377778  3.616667
12  2.986111  2.005556  5.500000
13  5.333333  3.075000  4.750000
14  4.396825  5.000000  3.055556
15  2.174603  3.888889  2.148148
16  2.111111  2.527778  1.418519
17  2.507937  3.500000  3.311111
18  2.880952  3.000000  5.366667
19  2.722222  3.370370  5.750000
20  2.138889  5.129630  5.666667

Answer 1

重新排序操作后，可以简化您的计算

BASE = df2.sum(axis=0) /3
BASE_series = pd.Series({k: v for k, v in zip(df1.columns, BASE)})
result = df1.rdiv(BASE_series, axis=1).sum(axis=1)

print(np.around(result[4:], 3))

输出：

4     5.508
5     4.200
6     2.400
7     3.000
...

如果您不想在索引 4 之前计算任何内容，请更改：

df1.iloc[4:].rdiv(...