我有一个像这样的 DataFrame:
df2 = pd.DataFrame({'date': ['2015-01-01', '2015-01-02', '2015-01-03'],
'value': ['a', 'b', 'a']})
date value
0 2015-01-01 a
1 2015-01-02 b
2 2015-01-03 a
我正在尝试了解如何对其应用自定义滚动功能。我试过这样做:
df2.rolling(2).apply(lambda x: 1)
但这给了我原来的数据帧:
date value
0 2015-01-01 a
1 2015-01-02 b
2 2015-01-03 a
如果我有一个不同的 DataFrame，像这样:
df3 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'value': [4, 5, 6]})
相同的滚动应用似乎有效:
df3.rolling(2).apply(lambda x: 1)
a value
0 NaN NaN
1 1.0 1.0
2 1.0 1.0
为什么这不适用于第一个 DataFrame？
Pandas 版本:0.20.2
Python 版本:2.7.10
更新
所以，我意识到 df2 的列是对象类型的，而我的 lambda 函数的输出是一个整数。 df3 的列都是整数列。我假设这就是 apply 不起作用的原因。
以下不起作用:
df2.rolling(2).apply(lambda x: 'a')
date value
0 2015-01-01 a
1 2015-01-02 b
2 2015-01-03 a
此外，假设我想滚动连接 value 列中的字符，以便 lambda 函数的输出是一个字符串，而不是一个整数。以下也不起作用:
df2.rolling(2).apply(lambda x: '.'.join(x))
date value
0 2015-01-01 a
1 2015-01-02 b
2 2015-01-03 a
这是怎么回事？滚动操作可以应用于pandas中的对象类型列吗？
最佳答案
这是解决此问题的一种方法。请注意，rolling 是 numpy 方法的包装器以及与之相关的效率，但不是。这仅仅提供了一个类似的 api，以允许在非数字列上滚动:
import pandas as pd
class MyDataFrame(pd.DataFrame):
@property
def _constructor(self):
return MyDataFrame
def rolling_object(self, window, column, default):
return pd.concat(
[self[column].shift(i) for i in range(window)],
axis=1).fillna(default).T
这将创建一个具有 rolling_object 方法的自定义数据框类。它不太符合 pandas 的方式，因为它一次只在一个列上运行。
df2 = MyDataFrame({'date': ['2015-01-01', '2015-01-02', '2015-01-03'],
'value': ['a', 'b', 'c'],
'num': [1, 2, 3]
})
print(df2.rolling_object(2, 'value', '').apply(lambda x: '.'.join(x)))
0 a.
1 b.a
2 c.b
dtype: object
关于python - Pandas 滚动申请不做任何事情，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44479384/
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