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python - 如何使用天数作为 pandas rolling_apply 函数的窗口

coder 2023-08-19 原文

我有一个日期间隔不规则的 Pandas 数据框。有没有办法用7天作为移动窗口来计算median absolute deviation ，中位数等..？我觉得我可以以某种方式使用 pandas.rolling_apply 但它不会为 window 参数采用不规则间隔的日期。我找到了类似的帖子 https://stackoverflow.com/a/30244019/3128336并且我正在尝试创建我的自定义函数，但仍然无法弄清楚..任何人都可以帮忙吗？

import pandas as pd
from datetime import datetime

person = ['A','B','C','B','A','C','A','B','C','A',]
ts = [
    datetime(2000, 1, 1),
    datetime(2000, 1, 1),
    datetime(2000, 1, 10),
    datetime(2000, 1, 20),
    datetime(2000, 1, 25),
    datetime(2000, 1, 30),
    datetime(2000, 2, 8),
    datetime(2000, 2, 12),
    datetime(2000, 2, 17),
    datetime(2000, 2, 20),
]
score = [9,2,1,3,8,4,2,3,1,9]
df = pd.DataFrame({'ts': ts, 'person': person, 'score': score})

df 看起来像这样

    person  score   ts
0   A       9       2000-01-01
1   B       2       2000-01-01
2   C       1       2000-01-10
3   B       3       2000-01-20
4   A       8       2000-01-25
5   C       4       2000-01-30
6   A       2       2000-02-08
7   B       3       2000-02-12
8   C       1       2000-02-17
9   A       9       2000-02-20

最佳答案

您可以使用时间增量来选择窗口内的行，然后使用 apply 遍历每一行并聚合:

>>> from datetime import timedelta
>>> delta = timedelta(days=7)
>>> df_score_mean = df.apply(lambda x: np.mean(df['score'][df['ts'] <= x['ts'] + delta]), axis=1)
0    5.500000
1    5.500000
2    4.000000
3    4.600000
4    4.500000
5    4.500000
6    4.555556
7    4.200000
8    4.200000
9    4.200000

关于python - 如何使用天数作为 pandas rolling_apply 函数的窗口，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35242829/

rolling_applyrolling2000datetime39pythonpandastime-series

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