在非数字的滚动 window 中取第一个值

Question

这个问题是在我之前问过的一个问题之后，这个问题是针对数值回答的。

我现在提出第二个相对于 Period 类型的数据。

虽然下面给出的示例看起来很简单，但实际上我有 windows 个 可变大小 。对 windows 的第一行感兴趣，我正在寻找使用此定义的技术。

import pandas as pd
from random import seed, randint

# DataFrame
pi1h = pd.period_range(start='2020-01-01 00:00+00:00', end='2020-01-02 00:00+00:00', freq='1h')

seed(1)
values = [randint(0, 10) for ts in pi1h]

df = pd.DataFrame({'Values' : values, 'Period' : pi1h}, index=pi1h)

# This works (numeric type)
df['first'] = df['Values'].rolling(3).agg(lambda rows: rows[0])

# This doesn't (Period type)
df['OpeningPeriod'] = df['Period'].rolling(3).agg(lambda rows: rows[0])

第二条命令的结果

DataError: No numeric types to aggregate

拜托，有什么想法吗？谢谢你的帮助！最佳，

Answer 1

第一行滚动 window 大小 3 表示行，比当前行高 2 行 - 只需使用 pd.Series.shift(2):

df['OpeningPeriod'] = df['Period'].shift(2)

对于可变大小（为了示例 - 我将 Values 列作为此变量大小）：

import numpy as np

x=(np.arange(len(df))-df['Values'])

df['OpeningPeriod'] = np.where(x.ge(0), df.loc[df.index[x.tolist()], 'Period'], np.nan)

Answer 2

将您的 period[H] 转换为 float

# convert to float
df['Period1'] = df['Period'].dt.to_timestamp().values.astype(float)
# rolling and convert back to period
df['OpeningPeriod'] = pd.to_datetime(df['Period1'].rolling(3)\
                                     .agg(lambda rows: rows[0])).dt.to_period('1h')
# drop column
df = df.drop(columns='Period1')

在非数字的滚动 window 中取第一个值

Taking first value in a rolling window that is not numeric

python

pandas

rolling-computation