Python/Pandas:for 循环，用于对移动范围求和并附加到新列

Question

我对Python和Pandas相当陌生，所以请原谅我在这里提出的不知情的问题。

我有一个数据帧(QReport)，如下所示：

DATE            STATE       SALES
2010-12-01       AL          10
2010-12-02       AL          13
2010-12-03       AL          16
2010-12-04       AL          10
2010-12-05       AL          10
2010-12-06       AL          2
2010-12-07       AL          5 
2010-12-08       AL          5

我想创建一个 7 天销售总额列，该列对 7 天的销售切片求和，并将该总额添加到新的"7DTotal"列中。我一直在尝试通过 for 循环来解决这个问题，将 x 和 y 变量设置为 0(零)和 6 个索引，我尝试通过循环每次运行递增：

x = 0
y = 6
for i in QReport:
QReport['7DTotal'] = sum(QReport['SALES'][x:y])
x = x + 1
y = y + 1

但是，此方法不起作用，并且为新添加的 7DTotal 列中的每一行返回相同的值。

预期输出为：

DATE            STATE       SALES   7DTotal
2010-12-01       AL          10        0
2010-12-02       AL          13        0
2010-12-03       AL          16        0
2010-12-04       AL          10        0
2010-12-05       AL          10        0
2010-12-06       AL          2         0
2010-12-07       AL          5         66
2010-12-08       AL          5         61

提前感谢任何帮助！

Answer 1

您应该使用滚动总和：

QReport['7DTotal'] = pd.rolling_sum(QReport.SALES, 7).fillna(0)

或

# Suggested by a commenter
QReport['7DTotal'] = QReport.rolling(7).sum().fillna(0)

(列的前六个元素将未定义，fillna用 0 填充它们。

Answer 2

一个简单的解决方案是

7_day_list = []
for index in QReport.
avg = np.mean(QReport.loc[index:index+7, 'SALES'])
7_day_list.append(avg)

希望有帮助