Python 在使用ROLING()获得最大值时，是否可以排除每个窗口中的前n个值

发布于03月08日

这是我的DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [150, 106, 119, 131, 121, 140, 160, 119, 170]})

这是预期的输出.我想创建第b列:

     a      b
0  150      140
1  106      160
2  119      160
3  131      161 
4  121      NaN
5  140      NaN
6  160      NaN
7  119      NaN
8  170      NaN

我想要在滚动窗口6中获得最大值.但是，我想忽略每个窗口的第一个值.

在这张图片中，我展示了我想要的窗口.红色单元格是应该从计算中排除的单元格，绿色单元格是窗口的最大值，单位为b.

我更喜欢一般的解决方案.例如，忽略每个窗口的前N个值后得到max().

以下是我的一些try ，但没有奏效:

# attempt 1
df['b'] = df.a.shift(-1).rolling(6).max()
# attempt 2
df['b'] = df.a.rolling(6, closed='left').max()
# attempt 3 
for i in range(3):
    x = df.iloc[i+1:i+6]

推荐答案

天真的做法是用groupby.transform来代替第一项:

N = 6
df['out'] = df.loc[::-1, 'a'].rolling(N).apply(lambda x: x.iloc[:-1].max())

但是，由于您的运算与此值无关，因此最好在事后计算N-1和shift上的rolling.max.这可以将代码简化为:

N = 6
df['out'] = df.loc[::-1, 'a'].rolling(N-1).max().shift()

Note that since 100 uses the 102 values by default, we need to first 103 the order of the Series with 101.

输出:

     a    out
0  150  140.0
1  106  160.0
2  119  160.0
3  131  170.0
4  121    NaN
5  140    NaN
6  160    NaN
7  119    NaN
8  170    NaN

generalization

要概括为跳过skip个值，请执行以下操作:

N = 6
skip = 2

df['out'] = df.loc[::-1, 'a'].rolling(N-skip).max().shift(skip)

示例(为清楚起见，将第二个119更改为118):

     a  skip=0  skip=1  skip=2  skip=3  skip=4  skip=5  skip=6
0  150   150.0   140.0   140.0   140.0   140.0   140.0     NaN
1  106   160.0   160.0   160.0   160.0   160.0   160.0     NaN
2  119   160.0   160.0   160.0   160.0   160.0   118.0     NaN
3  131   170.0   170.0   170.0   170.0   170.0   170.0     NaN
4  121     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
5  140     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
6  160     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
7  118     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
8  170     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN