Python：将数据与正在运行的窗口数据集的第 95 个百分位进行比较

Question

我有一个包含数千行但只有 2 列的大型 DataFrame。两列的格式如下：

Dt	Val
2020-01-01	10.5
2020-01-01	11.2
2020-01-01	10.9
2020-01-03	11.3
2020-01-05	12.0

第一列是日期，第二列是值。对于每个日期，可能有零个、一个或多个值。

我需要做的是：根据刚刚过去的 30 天计算第 95 个百分位，并查看当前值是高于还是低于第 95 个百分位值。但是，过去 30 天内必须至少有 50 个可用值。

例如，如果一条记录的日期为“2020-12-01”，值为“10.5”，那么我需要先查看在 2020-11-01 到 2020-11- 的日期范围内有多少可用值30.如果在该日期范围内至少有 50 个可用值，那么我将要计算这些值的第 95 个百分位，并将 10.5 与该值进行比较。如果 10.5 大于第 95 个百分位值，则该记录的结果为“高于阈值”。如果 10.5 小于第 95 个百分位值，则该记录的结果为“低于阈值”。如果在 2020 年 11 月 1 日到 2020 年 11 月 30 日这一日期范围内的值少于 50 个，则该记录的结果为“数据不足”。

如果可能，我想避免运行循环，因为从资源和时间的角度来看，循环遍历数千条记录以逐条处理它们可能会很昂贵。我希望有人可以在这里建议一个简单的（r）python/pandas 解决方案。

Answer 1

对 DatetimeIndex 使用滚动来获取过去 30 天内可用值的数量和第 95 个百分位数。这是一个 3 天滚动窗口的示例：

import datetime
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'val':[1,2,3,4,5,6]},
                  index = [datetime.date(2020,10,1), datetime.date(2020,10,1), datetime.date(2020,10,2),
                           datetime.date(2020,10,3), datetime.date(2020,10,3), datetime.date(2020,10,4)])

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)

df['number_of_values'] = df.rolling('3D').count()
df['rolling_percentile'] = df.rolling('3D')['val'].quantile(0.9, interpolation='nearest')

那么你可以简单地进行比较：

# Above Threshold
(df['val']>df['rolling_percentile'])&(df['number_of_values']>=50)

# Below Threshold
(df['val']>df['rolling_percentile'])&(df['number_of_values']>=50)

# Insufficient Data
df['number_of_values']<50

要删除当前日期，close 参数在一天内不能用于超过一行，所以可以使用滚动应用：

def f(x, metric):
    x = x[x.index!=x.index[-1]]
    if metric == 'count':
        return len(x)
    elif metric == 'percentile':
        return x.quantile(0.9, interpolation='nearest')
    else:
        return np.nan

df = pd.DataFrame({'val':[1,2,3,4,5,6]},
                  index = [datetime.date(2020,10,1), datetime.date(2020,10,1), datetime.date(2020,10,2),
                           datetime.date(2020,10,3), datetime.date(2020,10,3), datetime.date(2020,10,4)])
df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
df['count'] = df.rolling('3D')['val'].apply(f, args = ('count',))
df['percentile'] = df.rolling('3D')['val'].apply(f, args = ('percentile',))

          val   count   percentile
2020-10-01  1   0.0  NaN
2020-10-01  2   0.0  NaN
2020-10-02  3   2.0  2.0
2020-10-03  4   3.0  3.0
2020-10-03  5   3.0  3.0
2020-10-04  6   3.0  5.0