选择前 n 个组中存在的 Pandas groupby 数据帧中的值

Question

我有一个 Pandas 数据框 groupby 对象，如下所示：

        ID
2014-11-30  1   
        2
        3
2014-12-31  1   
        2
        3
        4
2015-01-31  2   
        3
        4
2015-02-28  1   
        3
        4
        5
2015-03-31  1   
        2
        4
        5
        6
2015-04-30  3   
        4
        5
        6

我想要做的是创建另一个数据框，其中 groupby 日期 x 中的值是每个 groupby 日期 y(x-1) 到 y(x-n) 中的值，其中 y 是前一个 groupby 的 n 周期。因此，例如，如果 n=1，那么如果 x groupby period 为“2015-04-30”，那么您将检查“2015-03-31”。如果 n=2，那么如果 groupby 日期为 '2015-02-28'，那么您将检查 groupby 日期 ['2015-01-31', '2014-12-31']。

对于 n=1，上面生成的数据帧如下所示：

        ID
2014-12-31  1   
        2
        3
2015-01-31  2   
        3
        4
2015-02-28  3   
        4
2015-03-31  1   
        4
        5
2015-04-30  4   
        5
        6

n=2 的结果数据框将是：

2015-01-31  2   
        3
2015-02-28  3   
        4
2015-03-31  4   
2015-04-30  4   
        5

期待一些pythonic的解决方案！

Answer 1

这似乎可行：

def filter_unique(df, n):
    data_by_date = df.groupby('date')['ID'].apply(lambda x: x.tolist())

    filtered_data = {}
    previous = []
    for i, (date, data) in enumerate(data_by_date.items()):
        if i >= n:
            if len(previous)==1:
                filtered_data[date] = list(set(previous[i-n]).intersection(data))
            else:
                filtered_data[date] = list(set.intersection(*[set(x) for x in previous[i-n:]]).intersection(data))
        else:
            filtered_data[date] = data
        previous.append(data)

    result =  pd.DataFrame.from_dict(filtered_data, orient='index').stack()
    result.index = result.index.droplevel(1)

filter_unique(df, 2)

1/31/15     2
1/31/15     3
1/31/15     4
11/30/14    1
11/30/14    2
11/30/14    3
12/31/14    2
12/31/14    3
2/28/15     1
2/28/15     3
3/31/15     1
3/31/15     4
4/30/15     4
4/30/15     5