为每个 ID 单独加窗的滚动总和

【问题标题】：Rolling sum windowed for every ID individually为每个 ID 单独加窗的滚动总和
【发布时间】：2017-12-08 00:15:37
【问题描述】：

在以下数据框中，我需要每个 ID 的最后两个“时间”周期的 X 滚动总和。

df = pd.DataFrame({'ID':[1000, 1000, 1000, 2000, 2000, 2000, 3000,3000,3000],
              'Time':[1,2,3,1,2,3,1,2,3],
              'X':[101, 201, 123, 234, 222, 333, 444, 0, 0 ]})

我尝试了以下代码，但它导致滚动总和从客户 ID '1000' 结转到 '2000' 等等。

df[['X']].rolling(2).sum()

【问题讨论】：

标签： python python-3.x python-2.7 pandas dataframe

【解决方案1】：

IIUC：

In [190]: df['new'] = df.groupby('ID', as_index=False)['X'].rolling(2).sum().reset_index(level=0, drop=True)

In [191]: df
Out[191]:
     ID  Time    X    new
0  1000     1  101    NaN
1  1000     2  201  302.0
2  1000     3  123  324.0
3  2000     1  234    NaN
4  2000     2  222  456.0
5  2000     3  333  555.0
6  3000     1  444    NaN
7  3000     2    0  444.0
8  3000     3    0    0.0

【讨论】：