Iterrows 滚动总和

Question

我有一个 pandas 数据框

from pandas import DataFrame, Series

其中每一行对应一个案例，每一列对应一个月。我想在每 12 个月期间执行滚动总和。看起来很简单，但我被卡住了

result = [x for x.rolling_sum(12) in df.iterrows()]
result = [x for x.rolling_sum(12) in df.T.iteritems()]    

语法错误：无法分配给函数调用

a = []
for x in df.iterrows():
    s = x.rolling_sum(12)
    a.append(s)

AttributeError: 'tuple' 对象没有属性 'rolling_sum'

Answer 1

我想也许你正在寻找的是

pd.rolling_sum(df, 12, axis=1)

在这种情况下，不需要列表推导。 axis=1 参数使 Pandas 计算 df 的 行 的滚动总和。

例如，

import numpy as np
import pandas as pd
ncols, nrows = 13, 2
df = pd.DataFrame(np.arange(ncols*nrows).reshape(nrows, ncols))
print(df)
#    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12
# 0   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
# 1  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25

print(pd.rolling_sum(df, 12, axis=1))

打印

   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   66   78
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN  222  234

---

关于您的列表理解：

您的列表理解部分的顺序错误。试试：

result = [expression for x in df.iterrows()]

有关列表推导的更多信息，请参阅 the docs。

列表推导的基本形式是

[expression for variable in sequence]

Python 执行后得到的列表等价于result：

result = []
for variable in sequence:
    result.append(expression)

请参阅this link 了解列表解析的完整语法。