Dataframe - 滚动产品 - timedelta 窗口

Question

我正在尝试对数据帧进行简单的滚动乘法（每个新值应该是窗口中所有输入值的乘积）。意识到滚动不允许产品，我尝试寻找替代解决方案，但它们似乎不适用于可变长度窗口：

start_date = '2024-05-01'
date_index = pd.date_range(end=start_date, periods=15, freq='B')
df = pd.DataFrame(list(range(1,16)), index = date_index, columns=['A'])
df.rolling('1W').agg({"A": "prod"})

这会返回错误：ValueError：是非固定频率

对于这种类型的滚动有任何干净的解决方法吗？

Answer 1

这就是您正在寻找的 7 天窗口吗？该文档说您可以提供

pd.Timedelta

作为

pd.DataFrame.rolling

的参数

>>> df.rolling(pd.Timedelta(days=7)).agg(lambda a: np.prod(a))
... # works also: df.rolling(pd.Timedelta('1W')).agg(lambda a: np.prod(a))
... # as well as: df.rolling(pd.Timedelta(weeks=1)).agg(lambda a: np.prod(a))
                   A
2024-04-11       1.0
2024-04-12       2.0
2024-04-15       6.0
2024-04-16      24.0
2024-04-17     120.0
2024-04-18     720.0
2024-04-19    2520.0
2024-04-22    6720.0
2024-04-23   15120.0
2024-04-24   30240.0
2024-04-25   55440.0
2024-04-26   95040.0
2024-04-29  154440.0
2024-04-30  240240.0
2024-05-01  360360.0

看来你必须使用

lambda

；只是该方法抛出错误。或者您的窗口输入的是上周五的数据？如果是这样，请使用带有偏移量 (

groupby

) 的

pd.offset.Weekday(weekday=THE_DAY)

。