python - Iterrows 滚动总和

Question

我有一个pandas数据框

from pandas import DataFrame, Series

其中每一行对应一个案例，每一列对应一个月份。我想在每 12 个月期间执行一次滚动求和。看起来很简单，但我被困住了

result = [x for x.rolling_sum(12) in df.iterrows()]
result = [x for x.rolling_sum(12) in df.T.iteritems()]    

语法错误:无法分配给函数调用

a = []
for x in df.iterrows():
    s = x.rolling_sum(12)
    a.append(s)

AttributeError:“tuple”对象没有属性“rolling_sum”

Answer 1

我想也许你正在寻找的是

pd.rolling_sum(df, 12, axis=1)

在这种情况下，不需要列表理解。 axis=1 参数使 Pandas 计算 df 的行的滚动总和。

例如，

import numpy as np
import pandas as pd
ncols, nrows = 13, 2
df = pd.DataFrame(np.arange(ncols*nrows).reshape(nrows, ncols))
print(df)
#    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12
# 0   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
# 1  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25

print(pd.rolling_sum(df, 12, axis=1))

打印

   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   66   78
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN  222  234

<小时/>

关于您的列表理解:

您的列表理解部分的顺序错误。尝试:

result = [expression for x in df.iterrows()]

参见the docs有关列表推导式的更多信息。

列表理解的基本形式是

[expression for variable in sequence]

结果列表相当于Python执行后的结果:

result = []
for variable in sequence:
    result.append(expression)

参见this link了解列表理解的完整语法。