如何计算自定义时间列的滚动总和？

Question

Pandas 中的滚动功能只能根据行数或日期/时间列计算滚动统计信息。但我想要一个离散时间列来计算滚动总和，如下所示：

key time value
A   1    10
A   2    20
A   4    30
A   7    10
B   1    15
B   2    30
B   3    15

我想先按key 分组，然后计算value 上最接近的3 个time 的滚动总和：

key time value output
A   1    10    10
A   2    20    30(10+20)
A   4    30    60(10+20+30)
A   7    10    40(30+10)
B   1    15    15
B   2    30    45
B   3    15    60

我试过了：

grouped = input.groupby("key", as_index=False)
for name, group in grouped:
    group = group.sort_values("time")
    time = list(group["time"])
    value = list(group["value"])

    #calcRollingStat is a custom function that outputs a list of corresponding results
    out = calcRollingStat(time, value, mode="avg") 
    group["output"] = out #out is a list

但是我不知道如何将grouped 转换回DataFrame。 Pandas 告诉我grouped 中没有reset_index 属性。

我的代码是最好的方法吗？您将如何解决这个问题？

谢谢！

Answer 1

我相信您可以将GroupBy.apply 与自定义函数一起使用：

def f(group):
    group = group.sort_values("time")
    time = list(group["time"])
    value = list(group["value"])

    #calcRollingStat is a custom function that outputs a list of corresponding results
    group["output"] = calcRollingStat(time, value, mode="avg") 
    return group


df = input.groupby("key", as_index=False).apply(f)