計算在 Pandas 的天數的滾動 window 內發生的 groupby 行數

Question

我有以下 dataframe：

import pandas as pd
#Create DF
d = {'Name': ['Jim','Jim','Jim', 'Jim','Jack','Jack'], 
     'Date': ['08/01/2021','27/01/2021','05/02/2021','10/02/2021','26/01/2021','20/02/2021']}

              
df = pd.DataFrame(data=d)
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date,format='%d/%m/%Y')
df

我想添加一列（到同一個數據框），計算過去 28 天內按Name分組的發生了多少。 有誰知道在超過 200,000 行代碼中執行此操作的最有效方法？ 大約有 1000 個不同的Name ？

新列值應為1,2,3,3,1,2 。 任何幫助將非常感激！ 謝謝！

Answer 1

將 dataframe 的索引設置為Date ，然后按Name對幀進行分組，並使用具有28 days偏移量的封閉 window 應用rolling count

df['count'] = df.set_index('Date')\
                .groupby('Name', sort=False)['Name']\
                .rolling('28d', closed='both').count().tolist()

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   Name       Date  count
0   Jim 2021-01-08    1.0
1   Jim 2021-01-27    2.0
2   Jim 2021-02-05    3.0
3   Jim 2021-02-10    3.0
4  Jack 2021-01-26    1.0
5  Jack 2021-02-20    2.0