如何对数据框执行窗口化操作？

Question

给定

import pandas as pd
import numpy as np

ssss = pd.DataFrame(np.arange(6))

ssss:

   0
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4
5  5

我想对数据框进行滑动窗口操作。

我想在任意大小的滑动窗口上以任意步幅执行 general 函数（在这种情况下意味着，但它可以是另一个函数并且涉及多个输入列）。

在这种情况下，窗口大小为2，步长也为2。

pandas 支持这种操作吗？

回复：

   0 res
0  0 0.5
1  1 0.5
2  2 2.5
3  3 2.5
4  4 4.5
5  5 4.5

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看来groupby 不是我要找的。​​p>

我可以使用 numpy 解决方案，但即便如此我也不确定标准方法是什么。我希望 pandas 支持这样的东西，但找不到任何方法可以做到这一点。

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编辑：

ssss:

假设第 1 列的值是字符串

   0 1   2
0  0 "5" a
1  1 "4" b
2  2 "3" c
3  3 "2" d
4  4 "1" e
5  5 "0" f

我想用作一个非常普遍的例子

def row_reduce(col0, col1):
    return str(2 * col0) + col1

def col_reduce(rows_data):
    return ",".join(rows_data)

获取（忽略第 2 列）

   0 1   2 res
0  0 "5" a "05,24"
1  1 "4" b "05,24"
2  2 "3" c "43,62"
3  3 "2" d "43,62"
4  4 "1" e "81,100"
5  5 "0" f "81,100"

这首先使用自定义函数执行行缩减，然后执行窗口列缩减。

Answer 1

如果窗口没有重叠，您可以使用groupby。

我认为您需要 GroupBy.transform 进行整数除法：

#if default RangeIndex
ssss['res'] = ssss.groupby(ssss.index // 2)[0].transform('mean')
#any index - helper array
ssss['res'] = ssss.groupby(np.arange(len(ssss)) // 2)[0].transform('mean')
print (ssss)
   0  res
0  0  0.5
1  1  0.5
2  2  2.5
3  3  2.5
4  4  4.5
5  5  4.5

编辑：

print (df)
   0  1  2
0  0  5  a
1  1  4  b
2  2  3  c
3  3  2  d
4  4  1  e
5  5  0  f

def row_reduce(col0, col1):
    return str(2 * col0) + str(col1)

def col_reduce(rows_data):
    return ",".join(rows_data)


df['res'] = (df.apply(lambda x: row_reduce(x[0], x[1]), axis=1)
               .groupby(df.index // 2)
               .transform(col_reduce))
print (df)
   0  1  2     res
0  0  5  a   05,24
1  1  4  b   05,24
2  2  3  c   43,62
3  3  2  d   43,62
4  4  1  e  81,100
5  5  0  f  81,100