python - pandasrolling如何保留每个时间窗口的第一个时间索引

Question

对于我造成的所有困惑，我们深表歉意。 shift 方法工作得很好。事实证明，滚动实际上保留了所有索引，而我们所要做的就是向后移动，无论索引是否规则。

<小时/>看来 pandas rolling 方法始终保留每个时间窗口的 last 索引。示例:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(10, 2), columns=['a', 'b'], index=pd.date_range('20170101', periods=10))
rolling_spearmanr = df['a'].rank().rolling(window=3).corr(other=df['b'].rank())

print(rolling_spearmanr)

输出:

2017-01-01         NaN
2017-01-02         NaN
2017-01-03    0.654654
2017-01-04   -0.596040
2017-01-05    0.277350
2017-01-06    0.466321
2017-01-07    0.429838
2017-01-08   -0.921551
2017-01-09   -0.188982
2017-01-10   -0.277350
Freq: D, dtype: float64

不过，我想要的是一种让每个时间窗口保留其第一个索引的方法。是否可以？

<小时/>请注意，简单地移动时间索引轴不会有帮助，因为时间窗口可能不规则(即使它们具有相同数量的索引)。例如，当时间索引为 工作日而不是连续的日历日时:

Index([2007-01-04, 2007-01-05, 2007-01-08, 2007-01-09, 2007-01-10, 2007-01-11], dtype='object', name='date')

现在，如果我们使用 window=3 执行rolling，我想要的是这样的

2017-01-04 ...
2017-01-09 ...

采用传统的滚动方法，将会是

2017-01-08 ...
2017-01-11 ...

如您所见，如果您只是将输出日期向后移动 2(因为每个时间窗口的长度为 3 个索引)，您将无法获得所需的日期.

Answer 1

想法1
通过首先反转数据帧，然后再返回来进行黑客攻击...

(lambda d: d.a.rank().rolling(3).corr(d.b.rank()).iloc[::-1])(df.iloc[::-1])

2017-01-01    0.891042
2017-01-02    0.838628
2017-01-03    0.960769
2017-01-04   -0.897918
2017-01-05   -0.996616
2017-01-06    0.327327
2017-01-07    0.443533
2017-01-08   -0.178538
2017-01-09         NaN
2017-01-10         NaN
Freq: D, dtype: float64

<小时/>

想法2

使用pd.Series.shift

rolling_spearmanr.shift(-2)

2017-01-01    0.891042
2017-01-02    0.838628
2017-01-03    0.960769
2017-01-04   -0.897918
2017-01-05   -0.996616
2017-01-06    0.327327
2017-01-07    0.443533
2017-01-08   -0.178538
2017-01-09         NaN
2017-01-10         NaN
Freq: D, dtype: float64