Pandas groupby 计算未来 n 天的滚动总和答案

【问题标题】：Pandas groupby to compute rolling sum over the next n-daysPandas groupby 计算未来 n 天的滚动总和
【发布时间】：2021-03-11 16:48:29
【问题描述】：

我有以下数据框：

 print(df)
    
   dt_op_f      ID_FAR     cod_id   quantity    sales_next_days
  2019-01-12      10       1234        10        30 = 10+15+5    

  2019-01-13      10       1234        15        20 = 15+5       
  2019-01-13      3        1234         5        10 = 5+5

  2019-01-14      10        112         5         5
  2019-01-14      3        1234         5         5

  2019-01-15      10       1234         5         5

对于企业 ID（“ID_FAR”）和产品 ID（“cod_id”）的每个组合，我想计算接下来 n 天的销售额（“数量”）总和（n 等于 7 );

我试过了：

df.set_index('dt_op_f').groupby(['cod_id', "ID_FAR"]).rolling('7d', min_periods=1).quantity.sum()

但它只适用于“过去”的 n 天。

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

您可以shift 7 天后的结果并将其与您的数据框结合起来。见geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-shift
谢谢；你能把这个想法翻译成代码吗？

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

我认为您可以按降序翻转索引并在之后应用滚动：

df.set_index('dt_op_f').sort_index(ascending = False).groupby(['cod_id', "ID_FAR"]).rolling('7d', min_periods=1).quantity.sum().sort_index()

生产

cod_id  ID_FAR  dt_op_f   
112     10      2019-01-14     5.0
1234    3       2019-01-13    10.0
                2019-01-14     5.0
        10      2019-01-12    30.0
                2019-01-13    20.0
                2019-01-15     5.0
Name: quantity, dtype: float64

【讨论】：