pandas `value_counts` 滚动时间 window

Question

我有一个包含字符串值和日期时间索引的 pandas 数据框，如下所示：

from datetime import datetime as dt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(['a', 'b', 'b', 'c', 'b', 'b', 'b'], 
                  [dt(2019, 1, 1), dt(2019, 1, 2), 
                   dt(2019, 1, 3), dt(2019, 1, 4), 
                   dt(2019, 1, 5), dt(2019, 1, 6), 
                   dt(2019, 1, 7)])

如果我想计算每个值在所有时间出现的实例数，我可以简单地调用：

>>> print(df[0].value_counts())
b    5
c    1
a    1
Name: 0, dtype: int64

我想创建一个滚动 window 并测量移动 window 中每个字符串的实例数，比如 2 天。有没有办法将 rolling 与 value_counts 或类似方法结合起来？

Answer 1

我猜你要找的是：

pd.get_dummies(df[0]).rolling('2D').sum()

输出：

            a   b   c
2019-01-01  1.0 0.0 0.0
2019-01-02  1.0 1.0 0.0
2019-01-03  0.0 2.0 0.0
2019-01-04  0.0 1.0 1.0
2019-01-05  0.0 1.0 1.0
2019-01-06  0.0 2.0 0.0
2019-01-07  0.0 2.0 0.0

pandas `value_counts` 滚动时间 window

pandas `value_counts` on a rolling time window

python

pandas

rolling-computation