從行到熊貓的新列中的條件總和

Question

我正在根據行中的值在panda中創建一個新列。 我的樣本數據：

df=pd.DataFrame({"A":['a','a','a','a','a','a','b','b','b'],
         "Sales":[2,3,7,1,4,3,5,6,9,10,11,8,7,13,14],
         "Week":[1,2,3,4,5,11,1,2,3,4])

我想要一個對應於每周的新列“ Last3WeekSales”，其中包含前3周的銷售總額。

注意：Shift（）在這里無法使用，因為缺少了數周的數據。

我認為的邏輯：檢查星期數。 在每一行中，然后對w-1，w-2，w-3中的數據求和。

需要的輸出：

   A    Week  Last3WeekSales
0  a      1       0
1  a      2       2 
2  a      3       5
3  a      4       12 
4  a      5       11
5  a     11       0
6  b      1       0
7  b      2       5
8  b      3       11
9  b      4       20 

Answer 1

使用groupby ， shift和rolling ：

df['Last3WeekSales'] = df.groupby('A')['Sales']\
                         .apply(lambda x: x.shift(1)
                                           .rolling(3, min_periods=1)
                                           .sum())\
                         .fillna(0)

輸出：

   A  Sales  Week  Last3WeekSales
0  a      2     1             0.0
1  a      3     2             2.0
2  a      7     3             5.0
3  a      1     4            12.0
4  a      4     5            11.0
5  a      3     6            12.0
6  b      5     1             0.0
7  b      6     2             5.0
8  b      9     3            11.0

Answer 2

您可以使用pandas.rolling_sum對3個最后的值求和，並使用shift(n)將列移動n次（在您的情況下為1個）。

如果我們假設您的“銷售額”列包含每周的銷售額，則代碼為：

df["Last3WeekSales"] = df.groupby("A")["sales"].apply(lambda x: pd.rolling_sum(x.shoft(1),3))