熊猫在 groupby 对象上滚动斜坡答案

【问题标题】：Pandas rolling slope on groupby objects熊猫在 groupby 对象上滚动斜坡
【发布时间】：2021-03-04 16:31:45
【问题描述】：

我想估计分组数据帧的滚动斜率。

假设我有以下df：

           Date   tags   weight
22   2004-05-12    a    0.000081
23   2004-05-13    a    0.000073
24   2004-05-14    a    0.000085
25   2004-05-17    a    0.000089
26   2004-05-18    b    0.000034
27   2004-05-19    b    0.000048

......

1000   2004-05-20    b    0.000034
1001   2004-05-21    b    0.000037
1002   2004-05-24    c    0.000043
1003   2004-05-25    c    0.000038
1004   2004-05-26    c    0.000029

如何计算 10 个日期和每个组的滚动斜率？

我试过了：

from scipy.stats import linregress
df['rolling_slope'] = df.groupby('tags').rolling(window=10,
                               min_periods=2).apply(lambda v: linregress(v.Date, v.weight))

但我似乎无法将该功能应用于系列

【问题讨论】：

我不认为你可以回归到 v.tags 这是字符串。
抱歉，我的意思是v.Date。帖子已编辑，ty

标签： python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

试试：

df['rolling_slope'] = (df.groupby('tags')['weight']
   .rolling(window=10, min_period=2)
   .apply(lambda v: linregress(np.arange(len(v)), v).slope )
   .reset_index(level=0, drop=True)
)

但这只是在行数上滚动，而不是真正回顾10 days。还有一个选项rolling('10D')，但您需要将date 设置为索引。

【讨论】：

谢谢，真的很有帮助！我也对在以天为单位的固定窗口上滚动的选项感兴趣。所以，我将date 设置为索引并尝试选项rolling('10D')。然而，线性回归的结果与第一个选项不同，尽管在此处介绍的特定情况下应该是相同的。我应该在linregress函数中修改np.arange(len(v))吗？
好的，抱歉，您的解决方案也适用于 rolling('10D')。我没有注意到它给出了第二行的斜率，而第一个选项给出了第 10 行的斜率。非常感谢，真的很有帮助！我特别在寻找一种方法来滚动以天而不是范围表示的固定寡妇。