gpt4 book ai didi

python - 在具有多个参数的 pandas 数据帧上应用滚动函数

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 00:12:02 26 4
gpt4 key购买 nike

我正在尝试在 pandas 数据帧上应用具有 3 年窗口的滚动函数。

import pandas as pd

# Dummy data
df = pd.DataFrame({'Product': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2015, 2016, 2017, 2018],
'IB': [2, 5, 8, 10, 7, 5, 10, 14],
'OB': [5, 8, 10, 12, 5, 10, 14, 20],
'Delta': [2, 2, 1, 3, -1, 3, 2, 4]})

# The function to be applied
def get_ln_rate(ib, ob, delta):
n_years = len(ib)
return sum(delta)*np.log(ob[-1]/ib[0]) / (n_years * (ob[-1] - ib[0]))

预期输出是

  Product  Year  IB  OB  Delta  Ln_Rate
0 A 2015 2 5 2
1 A 2016 5 8 2
2 A 2017 8 10 1 0.3353
3 A 2018 10 12 3 0.2501
4 B 2015 7 5 -1
5 B 2016 5 10 3
6 B 2017 10 14 2 0.1320
7 B 2018 14 20 4 0.2773

我已经尝试过

df['Ln_Rate'] = df.groupby('Product').rolling(3).apply(lambda x: get_ln_rate(x['IB'], x['OB'], x['Delta']))

但这不起作用。

我发现了几个类似的帖子

applying custom rolling function to dataframe - 这个没有明确的答案

Pandas Rolling Apply custom - 这个没有多个参数

apply custom function on pandas dataframe on a rolling window - 这个有 rolling.apply...但它不显示语法。

两者似乎都不对劲。任何指向正确语法的指示将不胜感激。

最佳答案

我通过重用滚动窗口解决了这个问题。

import numpy as np

WINDOW_SIZE = 3

rw = df.groupby('Product').rolling(WINDOW_SIZE)

df = df.assign(delta_sum=rw['Delta'].agg(np.sum).reset_index()['Delta'],
ib_first=rw['IB'].apply(lambda xs: xs[0]).reset_index()['IB'],
ob_last=rw['OB'].apply(lambda xs: xs[-1]).reset_index()['OB'])

df['ln_rate'] = df['delta_sum']*np.log(df['ob_last']/df['ib_first']) / (WINDOW_SIZE * (df['ob_last'] - df['ib_first']))

其产量:

  Product  Year  IB  OB  Delta  delta_sum  ib_first  ob_last   ln_rate
0 A 2015 2 5 2 NaN NaN NaN NaN
1 A 2016 5 8 2 NaN NaN NaN NaN
2 A 2017 8 10 1 5.0 2.0 10.0 0.335300
3 A 2018 10 12 3 6.0 5.0 12.0 0.250134
4 B 2015 7 5 -1 NaN NaN NaN NaN
5 B 2016 5 10 3 NaN NaN NaN NaN
6 B 2017 10 14 2 4.0 7.0 14.0 0.132028
7 B 2018 14 20 4 9.0 5.0 20.0 0.277259

需要重置索引,才能将分组的 DataFrame 转换回其初始形状。

希望有帮助。

关于python - 在具有多个参数的 pandas 数据帧上应用滚动函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59574934/

26 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com