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我想通过 df "cod_id"的变量进行分组，然后应用此函数:
[df.loc[df['dt_op'].between(d, d + pd.Timedelta(days = 7)), 'quantity'].sum() \
for d in df['dt_op']]
从此 df 移动:
print(df)
dt_op quantity cod_id
20/01/18 1 613
21/01/18 8 611
21/01/18 1 613
...
给这个:
print(final_df)
n = 7
dt_op quantity product_code Final_Quantity
20/01/18 1 613 2
21/01/18 8 611 8
25/01/18 1 613 1
...
我试过:
def lookforward(x):
L = [x.loc[x['dt_op'].between(row.dt_op, row.dt_op + pd.Timedelta(days=7)), \
'quantity'].sum() for row in x.itertuples(index=False)]
return pd.Series(L, index=x.index)
s = df.groupby('cod_id').apply(lookforward)
s.index = s.index.droplevel(0)
df['Final_Quantity'] = s
print(df)
dt_op quantity cod_id Final_Quantity
0 2018-01-20 1 613 2
1 2018-01-21 8 611 8
2 2018-01-21 1 613 1
但这不是一个有效的解决方案，因为它在计算上慢；
我怎样才能改进它的性能？即使使用导致相同结果的新代码/新函数，我也会实现它。
编辑:
原始数据集的子集，只有一个产品(cod_id == 2)，我尝试在“w-m”提供的代码上运行:
print(df)
cod_id dt_op quantita final_sum
0 2 2017-01-03 1 54.0
1 2 2017-01-04 1 53.0
2 2 2017-01-13 1 52.0
3 2 2017-01-23 2 51.0
4 2 2017-01-26 1 49.0
5 2 2017-02-03 1 48.0
6 2 2017-02-27 1 47.0
7 2 2017-03-05 1 46.0
8 2 2017-03-15 1 45.0
9 2 2017-03-23 1 44.0
10 2 2017-03-27 2 43.0
11 2 2017-03-31 3 41.0
12 2 2017-04-04 1 38.0
13 2 2017-04-05 1 37.0
14 2 2017-04-15 2 36.0
15 2 2017-04-27 2 34.0
16 2 2017-04-30 1 32.0
17 2 2017-05-16 1 31.0
18 2 2017-05-18 1 30.0
19 2 2017-05-19 1 29.0
20 2 2017-06-03 1 28.0
21 2 2017-06-04 1 27.0
22 2 2017-06-07 1 26.0
23 2 2017-06-13 2 25.0
24 2 2017-06-14 1 23.0
25 2 2017-06-20 1 22.0
26 2 2017-06-22 2 21.0
27 2 2017-06-28 1 19.0
28 2 2017-06-30 1 18.0
29 2 2017-07-03 1 17.0
30 2 2017-07-06 2 16.0
31 2 2017-07-07 1 14.0
32 2 2017-07-13 1 13.0
33 2 2017-07-20 1 12.0
34 2 2017-07-28 1 11.0
35 2 2017-08-06 1 10.0
36 2 2017-08-07 1 9.0
37 2 2017-08-24 1 8.0
38 2 2017-09-06 1 7.0
39 2 2017-09-16 2 6.0
40 2 2017-09-20 1 4.0
41 2 2017-10-07 1 3.0
42 2 2017-11-04 1 2.0
43 2 2017-12-07 1 1.0
最佳答案
编辑 181017:由于稀疏时间序列上的前向滚动函数，此方法不起作用 not currently being supported由 pandas 提供，请参阅评论。
在执行 pandas 操作时，使用 for 循环可能会成为性能 killer 。
行周围的 for 循环加上它们的 7 天时间增量可以用 .rolling("7D") 代替。为了获得向前滚动的时间增量(当前日期 + 7 天)，我们按日期反转 df，如图所示 here .
那么就不需要自定义函数了，你可以直接从 groupby 中获取 .quantity.sum()。
quant_sum = df.sort_values("dt_op", ascending=False).groupby("cod_id") \
.rolling("7D", on="dt_op").quantity.sum()
cod_id dt_op
611 2018-01-21 8.0
613 2018-01-21 1.0
2018-01-20 2.0
Name: quantity, dtype: float64
result = df.set_index(["cod_id", "dt_op"])
result["final_sum"] = quant_sum
result.reset_index()
cod_id dt_op quantity final_sum
0 613 2018-01-20 1 2.0
1 611 2018-01-21 8 8.0
2 613 2018-01-21 1 1.0
关于python - 提高 Apply 方法的性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52831398/
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我想了解 Ruby 方法 methods() 是如何工作的。 我尝试使用“ruby 方法”在 Google 上搜索，但这不是我需要的。 我也看过 ruby-doc.org，但我没有找到这种方法。
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GetFile 方法 返回与指定路径中某文件相应的 File 对象。 object.GetFile(filespec) 参数 object 必选项。应为 FileSystemObject
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！