如何进行分组扩展

Question

当您运行 s.expanding().func 时，它将在系列规模增加时运行 func。 我有一个系列s，其中索引是 MultiIndex。重要的级别是日期。许多日期重复。我想运行expanding，这样每次迭代不会扩展 1 行，而是会在整个下一个日期扩展。

Hacky 的做法是在按日期排序的列表上运行扩展，然后获取每个日期的最后一个实例，但我想知道是否有更简洁的方法？

编辑： 我上面列出的方法超级慢，因为它在每个位置计算而不是每隔一段时间计算一次，所以我正在寻找一种方法让它更快，并可能坚持使用原生 Numpy 或 Pandas 函数

Answer 1

cur_dat = pd.DataFrame()
ret = {}
for key, new_dat in df.groupby(group_keys)
    cur_dat = cur_dat.append(new_dat)
    #DO STUFF
    ret[key] = return_Value

这也让您可以控制如何组合数据。有时我会取消堆叠，直到它成为一个系列并将其全部附加（例如 R 中的 melt）。

简单的解决方案，只需要阅读 GroupBy 和 core.Windows 中的所有 Pandas 源代码就可以想出它:)