Pandas 滾動總和，包括前幾天和未來幾天

Question

一個初學者，基本上，試圖找到一個滾動的總和，包括今天、過去 4 天和未來幾天，在這種情況下是第二天（明天）。

            Test
1995-07-01    1 
1995-07-02    0 
1995-07-03    0 
1995-07-04    1    
1995-07-05    0    
1995-07-06    0    
1995-07-07    0    
1995-07-08    0    
1995-07-09    0    
1995-07-10    0    
1995-07-11    1

得到“今天”和過去 4 天的滾動總和 df['test'].rolling(5).sum()

1995-07-01    NaN
1995-07-02    NaN
1995-07-03    NaN
1995-07-04    NaN
1995-07-05    2.0
1995-07-06    1.0
1995-07-07    1.0
1995-07-08    1.0
1995-07-09    0.0
1995-07-10    0.0
1995-07-11    1.0

但是將第二天的值包含在這個總和中對我來說很困難，我想要的是 output 1995-07-10 顯示 1，因為它需要包含“明天”（因為 1995-07-11 在測試數據中是 1 )

Answer 1

我相信您需要的是shift()方法。 它將允許您將數據移動幾天，然后您可以根據需要將其與日期對齊。

有關文檔， 請參閱此鏈接。

df['test'].shift(-1,fill_value=0).rolling(5).sum()

提供：

date
1995-07-01    NaN
1995-07-02    NaN
1995-07-03    NaN
1995-07-04    NaN
1995-07-05    1.0
1995-07-06    1.0
1995-07-07    1.0
1995-07-08    0.0
1995-07-09    0.0
1995-07-10    1.0
1995-07-11    1.0

Answer 2

利用

pd.Series(df.Test.iloc[0]).append(df.Test.shift(-1)) \
                          .rolling(6, min_periods=1).sum().iloc[1:].astype(int)

結果（原始系列僅用於舒適的快速檢查）

 --- Result --- -- (Original) -- Test Test 1995-07-01 1 1995-07-01 1 1995-07-02 1 1995-07-02 0 1995-07-03 2 1995-07-03 0 1995-07-04 2 1995-07-04 1 1995-07-05 2 1995-07-05 0 1995-07-06 1 1995-07-06 0 1995-07-07 1 1995-07-07 0 1995-07-08 1 1995-07-08 0 1995-07-09 0 1995-07-09 0 1995-07-10 1 1995-07-10 0 1995-07-11 1 1995-07-11 1

---

說明：

1. 我們想將df.Test系列 1 position 向上移動，以將第二天（“明天”）包含在滾動的 window 中，但它有一個不好的后果——原始系列的第一個成員消失了。

2. 因此，我們以 1 元素系列 ( pd.Series(df.Test.iloc[0]) ) 的形式保存它 ( df.Test.iloc[0] ] )。

3. 只有這樣我們才能執行原始系列的預期移位（ df.Test.shift(-1) ）。

4. 生成的移位系列我們 append 到先前保存的 1 元素系列（ pd.Series(df.Test.iloc[0]).append(df.Test.shift(-1)) ）。

5. 現在我們准備創建一個滾動 window，大小為 6（4 天前 + 今天 + 明天），最小周期為 1，以防止出現NaN值（ .rolling(6, min_periods=1) ）。

6. 最后的步驟現在很明顯：

   • 應用.sum()方法，
   • 刪除第一個元素（ .iloc[1:] ），它被預先添加到移位序列中，僅用於滾動 window 計算，
   • 可能將結果系列的數據類型轉換回 integer 類型（ .astype(int) ）

Answer 3

df['Tomorrow'] = df.shift(-1)
df['Previous'] = df['Test'].rolling(4).sum()
df.sum(axis=1)

Output

1995-07-01    1.0
1995-07-02    0.0
1995-07-03    1.0
1995-07-04    3.0
1995-07-05    1.0
1995-07-06    1.0
1995-07-07    1.0
1995-07-08    0.0
1995-07-09    0.0
1995-07-10    1.0
1995-07-11    2.0

或者，如果您希望前 3 行具有前 4 行的值，即使少於 4 天：

df['Previous'] = df['Test'].rolling(4, min_periods=1).sum()