问题描述
我正在尝试将窗口大小为 2 的 pandas 滚动函数与 groupby 一起使用。除了我还希望窗口包含当前值和正在进行的值之外，这将是非常标准的。
具体来说，给定
df = pd.DataFrame({'groups':['a','a','b','b'],'info': [i for i in range(10)]})
我想要
pd.DataFrame({'groups':['a','info': [i for i in range(10)],'groupsum':[1,3,5,7,nan,11,13,15,17,nan]})
我尝试了 2 种策略，但都不起作用。我第一次尝试
indexer = pd.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer(window_size=2)
df['groupsum'] = df.groupby('groups')['info'].rolling(window=indexer).mean().values
这种方式会导致内核崩溃，即使对于这个玩具数据帧也是如此。很好奇为什么。
我的第二种方法是反转数据帧，然后使用常规的 groupby 滚动操作：
df = df.iloc[::-1].copy()
df.index = range(df.shape[0])
df['groupsum'] = df.groupby('groups')['info'].rolling(2).sum().values
虽然使用这种方法内核不会崩溃，但它不会产生我希望的数据帧；它产生
pd.DataFrame({'groups':['a','groupsum':[nan,7.,5.,3.,1.,17.,15.,13.,11.]})
解决方法
如果分配 numpy 数组而不是 Series 它没有正确对齐，请不要这样做以避免此问题。需要通过 Series.reset_index 和 MultiIndex 删除 drop=True 的第一级，然后通过索引更改顺序：
indexer = pd.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer(window_size=2)
df['groupsum'] = df.groupby('groups')['info'].rolling(window=indexer).sum().reset_index(level=0,drop=True)
print (df)
groups info groupsum
0 a 0 1.0
1 a 1 3.0
2 a 2 5.0
3 a 3 7.0
4 a 4 NaN
5 b 5 11.0
6 b 6 13.0
7 b 7 15.0
8 b 8 17.0
9 b 9 NaN
df = df.iloc[::-1].copy()
df.index = range(df.shape[0])
df['groupsum'] = df.groupby('groups')['info'].rolling(2).sum().reset_index(level=0,drop=True)
df = df.iloc[::-1]
print (df)
groups info groupsum
9 a 0 1.0
8 a 1 3.0
7 a 2 5.0
6 a 3 7.0
5 a 4 NaN
4 b 5 11.0
3 b 6 13.0
2 b 7 15.0
1 b 8 17.0
0 b 9 NaN
另一种方法：
df["groupsum"] = df.groupby("groups")["info"].apply(lambda x: x + x.shift(-1))
>>> df
groups info groupsum
0 a 0 1.0
1 a 1 3.0
2 a 2 5.0
3 a 3 7.0
4 a 4 NaN
5 b 5 11.0
6 b 6 13.0
7 b 7 15.0
8 b 8 17.0
9 b 9 NaN