python - Pandas 数据框中的可变移位

Question

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[3,5,3,4,2,3,2,3,4,3,2,2,2,3],
                   'B':[10,20,30,40,20,30,40,10,20,30,15,60,20,15]})

    A   B
0   3  10
1   5  20
2   3  30
3   4  40
4   2  20
5   3  30
6   2  40
7   3  10
8   4  20
9   3  30
10  2  15
11  2  60
12  2  20
13  3  15

我想附加一个 C 列，其中包含 B 的滚动平均值(滚动周期 = A)。

例如，row index(2) 处的 C 值应为 df.B.rolling(3).mean() = mean(10 ,20,30)，row index(4) 处的 C 值应为 df.B.rolling(2).mean( ) = 均值 (40,20)。

Answer 1

可能是愚蠢的慢......但是这就完成了

def crazy_apply(row):
    p = df.index.get_loc(row.name)
    a = row.A
    return df.B.iloc[p-a+1:p+1].mean()

df.apply(crazy_apply, 1)

0           NaN
1           NaN
2     20.000000
3     25.000000
4     30.000000
5     30.000000
6     35.000000
7     26.666667
8     25.000000
9     20.000000
10    22.500000
11    37.500000
12    40.000000
13    31.666667
dtype: float64

解释
apply 遍历每一列或每一行。我们遍历每一行，因为我们使用了参数 axis=1(请参阅 1 作为 apply 调用中的第二个参数)。因此 apply 的每次迭代都会传递一个代表当前行的 pandas 系列对象。当前索引值在行的 name 属性中。行对象的索引与df的列相同。

因此，df.index.get_loc(row.name) 查找保存在 row.name 中的当前索引值的顺序位置。 row.A 是该行的列 A。