如何在 Python 中的不同索引级别上使用条件 window 标准进行滚动求和

Question

我想根据索引的不同级别进行滚动求和，但正在努力实现它。我没有解释问题，而是在下面给出了演示输入和所需输出以及我正在寻找的见解类型。

所以我有多个品牌，他们每个品牌在不同年月日的各种商品类别的销售额按如下分组。我想要的是每天级别的动态滚动总和，按要求滚动 window 年。

例如，如果有人问

演示问题 1) 到某一天（不包括那一天）他们最近 2 年的特定品牌特定类别的销售额是多少。

我需要能够每天回答这个问题，即每一行都应该有一个数字，如 Table 2.0.

我希望能够以这样的方式编码，如果问题从 2 年变为 3 年，我只需要更改一个数字。 我也需要在月的级别上做同样的事情。

演示问题 2) 直到某一天（不包括那一天）他们在该特定年份的特定类别的特定品牌的最后 3 个月的销售额是多少。

下面是演示输入

table按品牌、类别、年、月、日和销售总额分组 table，其中包含所有信息和当时的销售情况每天等级

Table1.0

Brand	Category	Year	Month	Day	Sales
ABC	Big Appliances	2021	9	3	0
	Clothing	2021	9	2	0
	Electronics	2020	10	18	2
	Utensils	2020	10	18	0
		2021	9	2	4
				3	0
XYZ	Big Appliances	2012	4	29	7
		2013	4	7	6
	Clothing	2012	4	29	3
	Electronics	2013	4	9	1
				27	2
			5	4	5
		2015	4	27	7
			5	2	2
	Fans	2013	4	14	4
			5	4	0
		2015	4	18	1
			5	17	11
		2016	4	12	18
	Furniture	2012	5	4	1
				8	6
				20	4
		2013	4	5	1
				7	8
				9	2
		2015	4	18	12
				27	15
			5	2	4
				17	3
	Musical-inst	2012	5	18	10
		2013	4	5	6
		2015	4	16	10
				18	0
		2016	4	12	1
				16	13
	Utencils	2012	5	8	2
		2016	4	16	3
				18	2
		2017	4	12	13

下面是基于演示 table（过去 2 年累计总和不包括那天）

的演示问题 1 的所需输出

Table2.0

Brand	Category	Year	Month	Day	Sales	Conditional Cumsum(till last 2 years)
ABC	Big Appliances	2021	9	3	0	0
	Clothing	2021	9	2	0	0
	Electronics	2020	10	18	2	0
	Utensils	2020	10	18	0	0
		2021	9	2	4	0
				3	0	4
XYZ	Big Appliances	2012	4	29	7	0
		2013	4	7	6	7
	Clothing	2012	4	29	3	0
	Electronics	2013	4	9	1	0
				27	2	1
			5	4	5	3
		2015	4	27	7	8
			5	2	2	15
	Fans	2013	4	14	4	0
			5	4	0	4
		2015	4	18	1	4
			5	17	11	5
		2016	4	12	18	12
	Furniture	2012	5	4	1	0
				8	6	1
				20	4	7
		2013	4	5	1	11
				7	8	12
				9	2	20
		2015	4	18	12	11
				27	15	23
			5	2	4	38
				17	3	42
	Musical-inst	2012	5	18	10	0
		2013	4	5	6	10
		2015	4	16	10	6
				18	0	16
		2016	4	12	1	10
				16	13	11
	Utencils	2012	5	8	2	0
		2016	4	16	3	0
				18	2	3
		2017	4	12	13	5

结束想法：

想法基本上是滚动 window 年列，保持 2 年跨度标准并继续总结销售数据。

P.S 由于数据量巨大，我真的需要一个快速的解决方案，因此我创建了一个 .apply 行式函数，我认为这不可行。使用某种组滚动总和或支持列的更好解决方案将非常有帮助。

Answer 1

这里我给出了上述问题的示例解决方案。
我只考虑了一个产品，所以解决方案很简单

代码：

from datetime import date,timedelta
Input={"Utencils": [[2012,5,8,2],[2016,4,16,3],[2017,4,12,13]]}
Input1=Input["Utencils"]
Limit=timedelta(365*2)
cumsum=0
lis=[]
Tot=[]
for i in range(len(Input1)):
    if(lis):
        while(lis):
            idx=lis[0]
            Y,M,D=Input1[i][:3]
            reqDate=date(Y,M,D)-Limit
            Y,M,D=Input1[idx][:3]
            if(date(Y,M,D)<=reqDate):
                lis.pop(0)
                cumsum-=Input1[idx][3]
            else:
                break
    Tot.append(cumsum)
    lis.append(i)
    cumsum+=Input1[i][3]
print(Tot)

此处 Tot 将为给定数据输出所需的 cumsum 列。输出：

[0, 0, 3]

在这里您可以使用限制变量中的天数来指定时间跨度。希望这能解决您正在寻找的问题。

如何在 Python 中的不同索引级别上使用条件 window 标准进行滚动求和

How to do rolling sum with conditional window criteria on different index levels in Python

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