我有一個類似于此代碼生成的 Pandas DataFrame：names = ['steve', 'bob', 'harry', 'jeff'] * 5df = pd.DataFrame( index=pd.DatetimeIndex(start='2018-10-10', end='2018-10-29', freq='D'), data={'value': [x for x in range(20)], 'names': names, })df['roll'] = np.random.randint(1, 6, df.shape[0])這會產生如下所示的數據： value names roll2018-10-10 0 steve 22018-10-11 1 bob 52018-10-12 2 harry 42018-10-13 3 jeff 22018-10-14 4 steve 22018-10-15 5 bob 42018-10-16 6 harry 12018-10-17 7 jeff 22018-10-18 8 steve 32018-10-19 9 bob 3...我想添加另一result列布爾值，當當前行中的 roll 值出現在 10 天滯后窗口內時，按名稱和 true 分組。即我想要這個： value names roll result2018-10-10 0 steve 2 False2018-10-11 1 bob 5 False2018-10-12 2 harry 4 False2018-10-13 3 jeff 2 False2018-10-14 4 steve 2 True2018-10-15 5 bob 4 False2018-10-16 6 harry 1 False2018-10-17 7 jeff 2 True2018-10-18 8 steve 3 True2018-10-19 9 bob 3 False...我試過這個：df['result'] = ( df.groupby('names').apply(lambda x: x['roll'].isin(x.shift().rolling('10D')['roll'])))這對我來說是合乎邏輯的，但我得到了一個NotImplementedError指向我的信息：https : //github.com/pandas-dev/pandas/issues/11704。有沒有一種熊貓本地方式可以到達我想去的地方？
1 回答
慕尼黑8549860
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我認為rolling這里不需要
df.reset_index().groupby(['names','roll'])['index'].diff().dt.days<10
Out[49]:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 True
5 False
6 False
7 True
8 False
9 False
Name: index, dtype: bool
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