是否可以先 "rolling mean" 然后 "groupby sum" 一次完成？

Question

对于下面给出的工作代码，是否可以先计算滚动平均值，然后一次性进行 groupby 求和？我不想在 df2 中创建计算列，因为它会为“Mean-1 输入值”中的每个值生成大量附加列

for window1 in df1['Mean-1 input Value']:
    df2[f"Mean {window1}"] = df2['Number'].rolling(window=window1).mean()
df3 = df2.groupby('Month').sum()

给出的建议对一个输入值工作正常，想为另一个输入值计算它。 2 输入值的工作代码如下所示。求指导。

for window1 in df1['Mean-1 input Value']:
    df2[f"Mean {window1}"] = df2['Number'].rolling(window=window1).mean()
for window2 in df1['Mean-2 input Value']:
    df2[f"Mean {window2}"] = df2['Number'].rolling(window=window2).mean()

df3 = df2.groupby('Month').sum()

Answer 1

我认为是的，使用：

df3 = (df2.assign(**{f"Mean {w}":df2['Number'].rolling(window=w).mean() for w in df1['Mean-1 input Value']})
          .groupby('Month')
          .sum())

是否可以先 "rolling mean" 然后 "groupby sum" 一次完成？

Is it possible to do "rolling mean" first and then "groupby sum" in ONE GO?

python

pandas