問題タブ [rolling-sum]

groupedタイプの時系列オブジェクトがあり<pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x03F1A9F0>ます。grouped.sum()目的の結果が得られますが、rolling_sumをgroupbyオブジェクトで機能させることができません。groupbyローリング関数をオブジェクトに適用する方法はありますか？例えば：

しかし、私は次のようなものが欲しいです：

RI に次の vector があるとします。

各インデックスで 3 つの連続する要素が合計され、次の vector になる操作を実行するにはどうすればよいですか。

ここで、最初の要素 = 1+2+3、2 番目の要素 = 2+3+10 など...? ありがとう

次のようなパンダのデータフレームがあります

これらの値の 30 日 (または x 日) のローリング サムを [名前] 列に誰でも表示するにはどうすればよいですか? 理想的な出力には、現在のデータフレームと同じ列が含まれますが、各行の値がその日の値としてその人が持っていたものではなく、過去 30 日間の値の累積合計になります。

私は私ができることを知っています

全体のローリングサムを取得します。しかし、「名前」列でグループ化されたローリングサムでデータフレームを返すにはどうすればよいですか?

たとえば、次の表があります。

x 日間の売上のローリング累積合計を作成する列を取得したいと考えています。たとえば、3 日間で次の結果が得られます。

単一のクエリで取得することは可能ですか、それとも過去 x 日間の各日付の累積合計を実行してから結果を集計する必要がありますか?

これは、私がこのクエリに対して持っている一般的なアイデアです (ただし、間違いなく正しくありません...):

私は次の表を持っています

次のロジックを使用して、SQL Server でクエリを作成する必要があります。

• グループ化は QuotationId + QuotationDetailId です。

• このブロックごとに、2 行目から前の行の値を合計する必要があります。

  /li>

したがって、この場合、結果の出力は次のようになります。

いくつかのクエリを試しましたが、成功しませんでした。誰かが私にそれを行う方法を提案できますか?

よろしくファブリツィオ

複数のインデックスを持つデータフレームがあり、いくつかのデータのローリング合計を作成したいと考えていますが、インデックス内の各 ID に対してです。

たとえば、2 つのインデックス ( FirmとYear ) があり、zdataという名前のデータがあるとします。作業例は次のとおりです。

そして今、会社ごとに最初から始まるローリング サムを取得したいと思います。ただし、入力すると

複数のインデックスは考慮されず、通常のローリングサムが作成されます。誰もが私がどのようにすべきかを知っています (特に、2 つよりも多くのインデックス (会社、労働者、国、年) があるため)

ありがとう、

エイドリアン

これがデータフレームです

cost = "yes" の各 ID について、3 か月ごとにローリング サムを繰り返したいと思います。この例では ID は 3 つだけですが、私の DB では n であることに注意してください。

出力は

他の質問で多くの例を見てきました。私の最大の問題の 1 つは、日付が連続していないことです。そのため、異なるデータ間で異なるラグが発生する可能性があります。

ありがとう

次の形式の pandas DataFrame があります。

「b」の値でデータをグループ化し、各グループの「a」のローリング合計を含む新しい列「c」を追加してから、すべてのグループをグループ化されていない DataFrame に再結合して、「 c'列。私は限りました：

しかし、このアプローチにはいくつかの問題があります。

• forループを使用して各グループを操作すると、大きなDataFrame（私の実際のデータなど）では遅くなるように感じます

• グループごとに列 'c' を保存して元の DataFrame に戻すエレガントな方法が見つかりません。各グループの c を配列に追加したり、同様のインデックス配列で圧縮したりすることはできますが、それは非常にハックに思えます。ここで見逃している組み込みの pandas メソッドはありますか?