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python - 在具有多个参数的 pandas 数据帧上应用滚动函数

问题描述

我正在尝试在 pandas 数据框上应用具有 3 年窗口的滚动功能。

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]))

预期的输出是

  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

我努力了

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。

我找到了几个类似的帖子

将自定义滚动功能应用于数据框- 这个没有明确的答案

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

在滚动窗口上的 pandas 数据框上应用自定义函数- 这个有rolling.apply... 但它不显示语法。

两者似乎都不是正确的。任何指向正确语法的指针将不胜感激。

标签： pythonpandaspandas-groupbyrolling-computation

解决方案

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']))

产生：

  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

重置索引是必要的，以将分组的 DataFrame 转换回其初始形状。

希望有帮助。

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