Python - 在日期范围内创建新列（总和） - 滚动总和？

Question

我正在尝试在我的数据框中创建一个新列：

设 X 为可变天数。

	Date	Units Sold	Total Units sold in the last X days
0	2019-01-01 19:00:00	5
1	2019-01-01 15:00:00	4
2	2019-01-05 11:00:00	1
3	2019-01-12 12:00:00	3
4	2019-01-15 15:00:00	2
5	2019-02-04 18:00:00	7

对于每一行，我需要总结已售出的单位数 + 过去 10 天内售出的所有单位数（假设 x = 10 天）

期望的结果：

	Date	Units Sold	Total Units sold in the last X days
0	2019-01-01 19:00:00	5	5
1	2019-01-01 15:00:00	4	9
2	2019-01-05 11:00:00	1	10
3	2019-01-12 12:00:00	3	4
4	2019-01-15 15:00:00	2	6
5	2019-02-04 18:00:00	7	7

我在使用句号之前使用过.rolling(window=) 方法，我认为以下方法可以提供帮助

df = df.rolling(window='10D', on='date').sum() 但我的语法不正确！！

我试过了 df["Total Units sold in the last 10 days"] = df.rolling(on="date", window="10D", closed="both").sum()["Units Sold"] 但得到错误

“ValueError：传递的项目数错误 2，位置暗示 1” 和 “ValueError：传递值的形状为 (500, 2)，索引暗示 (500, 1)”

请帮忙！

Answer 1

根据您的样本数据，您需要指定on参数。

df = pd.DataFrame({'Date': [pd.Timestamp('2019-01-01 15:00:00'),
  pd.Timestamp('2019-01-01 19:00:00'),
  pd.Timestamp('2019-01-05 11:00:00'),
  pd.Timestamp('2019-01-12 12:00:00'),
  pd.Timestamp('2019-01-15 15:00:00'),
  pd.Timestamp('2019-02-04 18:00:00')],
 'Units Sold': [4, 5, 1, 3, 2, 7],
 'Total Units sold in the last X days': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
df = df.sort_values("Date")
df["Total Units sold in the last X days"] = df.rolling("10D", on="Date").sum()["Units Sold"]
df

	Date	Units Sold	Total Units sold in the last X days
0	2019-01-01 15:00:00	4	4
1	2019-01-01 19:00:00	5	9
2	2019-01-05 11:00:00	1	10
3	2019-01-12 12:00:00	3	4
4	2019-01-15 15:00:00	2	5
5	2019-02-04 18:00:00	7	7