python - 如何前瞻性地使用 Pandas rolling_* 函数

Question

假设我有一个时间序列:

In[138] rng = pd.date_range('1/10/2011', periods=10, freq='D')
In[139] ts = pd.Series(randn(len(rng)), index=rng)
In[140]
Out[140]:
2011-01-10    0
2011-01-11    1
2011-01-12    2
2011-01-13    3
2011-01-14    4
2011-01-15    5
2011-01-16    6
2011-01-17    7
2011-01-18    8
2011-01-19    9
Freq: D, dtype: int64

如果我使用 rolling_* 函数之一，例如 rolling_sum，我可以获得我想要的向后滚动计算的行为:

In [157]: pd.rolling_sum(ts, window=3, min_periods=0)
Out[157]: 
2011-01-10     0
2011-01-11     1
2011-01-12     3
2011-01-13     6
2011-01-14     9
2011-01-15    12
2011-01-16    15
2011-01-17    18
2011-01-18    21
2011-01-19    24
Freq: D, dtype: float64

但是如果我想做前瞻性求和呢？我试过这样的事情:

In [161]: pd.rolling_sum(ts.shift(-2, freq='D'), window=3, min_periods=0)
Out[161]: 
2011-01-08     0
2011-01-09     1
2011-01-10     3
2011-01-11     6
2011-01-12     9
2011-01-13    12
2011-01-14    15
2011-01-15    18
2011-01-16    21
2011-01-17    24
Freq: D, dtype: float64

但这并不是我想要的行为。我正在寻找的输出是:

2011-01-10    3
2011-01-11    6
2011-01-12    9
2011-01-13    12
2011-01-14    15
2011-01-15    18
2011-01-16    21
2011-01-17    24
2011-01-18    17
2011-01-19    9

即 - 我想要“当前”日加上接下来两天的总和。我目前的解决方案是不够的，因为我关心边缘发生的事情。我知道我可以通过设置两个分别移动 1 天和 2 天的附加列然后对三列求和来手动解决这个问题，但是必须有一个更优雅的解决方案。

Answer 1

为什么不直接在颠倒的系列上做(并颠倒答案):

In [11]: pd.rolling_sum(ts[::-1], window=3, min_periods=0)[::-1]
Out[11]:
2011-01-10     3
2011-01-11     6
2011-01-12     9
2011-01-13    12
2011-01-14    15
2011-01-15    18
2011-01-16    21
2011-01-17    24
2011-01-18    17
2011-01-19     9
Freq: D, dtype: float64