我想以"滚动"的方式获取数据帧子集。 我尝试了几件事都没有成功，这里有我想做的一个例子。让我们考虑数据帧。
df
var1 var2
0 43 74
1 44 74
2 45 66
3 46 268
4 47 66
我想使用以下函数创建一个新列，该函数执行条件求和：
def func(x):
tmp = (x["var1"] * (x["var2"] == 74)).sum()
return tmp
并这样称呼它
df["newvar"] = df.rolling(2, min_periods=1).apply(func)
这意味着该函数将基于数据帧应用，而不是应用于每一行或每一列
它会返回
var1 var2 newvar
0 43 74 43 # 43
1 44 74 87 # 43 * 1 + 44 * 1
2 45 66 44 # 44 * 1 + 45 * 0
3 46 268 0 # 45 * 0 + 46 * 0
4 47 66 0 # 46 * 0 + 47 * 0
有没有一种pythonic方法可以做到这一点？ 这只是一个例子，但条件(始终基于子数据帧值取决于 2 列以上。
更新的评论
@unutbu在这里发布了一个非常相似的问题的很好的答案，但似乎他的答案是基于将索引传递给函数pd.rolling_apply。我不确定如何使用当前的DataFrame.rolling.apply方法复制它。
原始答案
似乎通过apply函数传递给参数的变量是每列的 numpy 数组(一次一个)，而不是数据帧，因此不幸的是，您无法访问任何其他列。
但是你可以做的是使用一些布尔逻辑，根据var2是否为 74 临时创建一个新列，然后使用滚动方法。
df['new_var'] = df.var2.eq(74).mul(df.var1).rolling(2, min_periods=1).sum()
var1 var2 new_var
0 43 74 43.0
1 44 74 87.0
2 45 66 44.0
3 46 268 0.0
4 47 66 0.0
临时列基于上述代码的前半部分。
df.var2.eq(74).mul(df.var1)
# or equivalently with operators
# (df['var2'] == 74) * df['var1']
0 43
1 44
2 0
3 0
4 0
查找要应用的传递变量的类型
知道实际传递给 apply 函数的内容非常重要，我不能总是记住正在传递的内容，所以如果我不确定，我会打印出变量及其类型，以便我清楚我正在处理什么对象。请参阅此示例与原始数据帧。
def foo(x):
print(x)
print(type(x))
return x.sum()
df.rolling(2, min_periods=1).apply(foo)
输出
[ 43.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 43. 44.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 44. 45.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 45. 46.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 46. 47.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 74.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 74. 74.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 74. 66.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 66. 268.]
<class 'numpy.ndarray'>
[ 268. 66.]
<class 'numpy.ndarray'>
诀窍是定义一个可以访问整个数据帧的函数。然后，您在任何列上执行滚动，并在传入该函数apply()调用。该函数将有权访问窗口数据，该数据是数据帧列的子集。从该子集中，您可以提取应查看的索引。(这假设您的指数正在严格增加。因此，通常的整数索引以及大多数时间序列都可以使用。然后，可以使用索引访问包含所有列的整个数据帧。
def dataframe_roll(df):
def my_fn(window_series):
window_df = df[(df.index >= window_series.index[0]) & (df.index <= window_series.index[-1])]
return window_df["col1"] + window_df["col2"]
return my_fn
df["result"] = df["any_col"].rolling(24).apply(dataframe_roll(df), raw=False)
下面介绍了如何以滚动方式获取数据帧子集：
for df_subset in df.rolling(2):
print(type(df_subset), 'n', df_subset)