Python：滾動重采樣

Question

我有一個 DataFrame 如下：

data = [[99330,12,122],
   [1123,1230,1287],
   [123,101,812739],
   [1143,12301230,252],
   [234,342,4546],
   [2445,3453,3457],
   [7897,8657,5675],
   [46,5675,453],
   [76,484,3735],
   [363,93,4568],
   [385,568,367],
   [458,846,4847],
   [574,45747,658468],
   [57457,46534,4675]]
df1 = pd.DataFrame(data, index=['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04',
                           '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08',
                           '2022-01-09', '2022-01-10', '2022-01-11', '2022-01-12',
                           '2022-01-13', '2022-01-14'], 
              columns=['col_A', 'col_B', 'col_C'])
df1.index = pd.to_datetime(df1.index)
df1.resample('1D').last().rolling(7).last()

最后一行給了我以下錯誤： AttributeError: 'Rolling' object has no attribute 'last'

我想要做的是滾動重新采樣數據（7、30、90 天）。

有沒有辦法在不使用很多循環的情況下做到這一點？

Answer 1

你last申請，好像rolling給了你 dataframe； 它沒有（因為它實際上是“不完整的”，如下所示）。

一般提示是，您可以獲取從上一步中獲得的任何內容，並使用help 。 在這種情況下

x = df1.resample('1D').last().rolling(7)
help(x)

它為您提供了一個非常廣泛的手冊。

您的問題缺少的是您實際上並沒有精確地指定要滾動的內容。 你想要一個滾動的意思嗎？ 這會提示您要對滾動數據使用.mean() 。

更具體地說，在這種情況下，使用 timedelta 可能最有幫助，這將使代碼更加清晰，並幫助您處理極端情況，而不是使用 integer 計數

rolled_df = df1.rolling(datetime.timedelta(days=7)).mean()