Python-polars:扩展窗口组

Question

我想用扩展窗口计算聚合指标。基本上，给定以下数据框架:

from datetime import date
import polars as pl
df = pl.DataFrame({"Day":[date(2022, 1, i) for i in range(1,10)], "value":[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
shape: (9, 2)
┌────────────┬───────┐
│ Day        ┆ value │
│ ---        ┆ ---   │
│ date       ┆ i64   │
╞════════════╪═══════╡
│ 2022-01-01 ┆ 1     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-02 ┆ 2     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-03 ┆ 3     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-04 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ ...        ┆ ...   │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-06 ┆ 6     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-07 ┆ 7     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-08 ┆ 8     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-09 ┆ 9     │
└────────────┴───────┘

我想要的基本上是:

|--|
|-----|
|--------|

我尝试使用groupby_rolling和groupby_dynamic，但我无法让它将每个组的初始时间固定为第一个时间戳。我目前的解决方法是这样的:

date_range = pl.date_range(df.select("Day").min().row(0)[0], df.select("Day").max().row(0)[0], '1w',)
for timestamp in date_range:
print(df.filter(pl.col('Day').is_between(date_range[0], timestamp, include_bounds=True)))

shape: (1, 2)
┌────────────┬───────┐
│ Day        ┆ value │
│ ---        ┆ ---   │
│ date       ┆ i64   │
╞════════════╪═══════╡
│ 2022-01-01 ┆ 1     │
└────────────┴───────┘
shape: (8, 2)
┌────────────┬───────┐
│ Day        ┆ value │
│ ---        ┆ ---   │
│ date       ┆ i64   │
╞════════════╪═══════╡
│ 2022-01-01 ┆ 1     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-02 ┆ 2     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-03 ┆ 3     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-04 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-05 ┆ 5     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-06 ┆ 6     │
...
│ 2022-01-07 ┆ 7     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-08 ┆ 8     │
└────────────┴───────┘

这给了我想要的聚合，但我觉得有一种更有效的方法来做到这一点——我特别喜欢在groupby上下文中进行聚合。

Answer 1

from datetime import date
import polars as pl
df = pl.DataFrame({"Day":[date(2022, 1, i) for i in range(1,10)], "value":[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
shape: (9, 2)
┌────────────┬───────┐
│ Day        ┆ value │
│ ---        ┆ ---   │
│ date       ┆ i64   │
╞════════════╪═══════╡
│ 2022-01-01 ┆ 1     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-02 ┆ 2     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-03 ┆ 3     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-04 ┆ 4     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ ...        ┆ ...   │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-06 ┆ 6     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-07 ┆ 7     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-08 ┆ 8     │
├╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌┼╌╌╌╌╌╌╌┤
│ 2022-01-09 ┆ 9     │
└────────────┴───────┘