我有一個類似于下面的 Pandas DataFrame。請注意，這不需要采用這種格式，可以將其放回旋轉方式，variable如果這樣更容易，可以將每個列作為一列。 date variable value0 2014-01-31 item1 0.0708981 2014-02-28 item1 0.0647252 2014-03-31 item1 0.1012923 2014-04-30 item1 0.0418984 2014-05-31 item1 0.0948945 2014-06-30 item1 0.1102876 2014-07-31 item1 0.0818447 2014-08-31 item1 0.0438198 2014-09-30 item1 0.0091969 2014-10-31 item1 0.07648210 2014-11-30 item1 0.05590611 2014-12-31 item1 0.04202812 2015-01-31 item1 0.11546913 2015-02-28 item1 0.13045714 2015-03-31 item1 0.05431415 2015-04-30 item1 0.14128616 2015-05-31 item1 0.10938717 2015-06-30 item1 0.06615418 2015-07-31 item1 0.03939019 2015-08-31 item1 0.07127620 2015-09-30 item1 0.08878421 2015-10-31 item1 0.05423422 2015-11-30 item1 0.11185423 2015-12-31 item1 0.00505324 2016-01-31 item1 0.14595325 2016-02-29 item1 0.13805126 2016-03-31 item1 0.03039527 2016-04-30 item1 0.05584328 2016-05-31 item1 0.03796029 2016-06-30 item1 0.147318.. ... ... ...120 2015-09-30 ref 0.043185121 2015-10-31 ref 0.046849122 2015-11-30 ref 0.008139123 2015-12-31 ref 0.011222124 2016-01-31 ref 0.026408125 2016-02-29 ref 0.040404126 2016-03-31 ref 0.039585127 2016-04-30 ref 0.028782128 2016-05-31 ref 0.002799129 2016-06-30 ref 0.040413130 2016-07-31 ref 0.004451131 2016-08-31 ref 0.001946132 2016-09-30 ref 0.029548對于中的每個項目，variable我想應用一個滾動 12 個月的計算，該計算接受value該項目的滾動 12 個月和滾動 12 個月的值作為參數，其中variableequals ref。該函數的形式為：def func(series1,series2): do something with series return single_value_from_doiong_something我的問題是如何將兩個不同的系列傳遞給這個函數來返回我的單個值。有誰知道如何做到這一點？
1 回答
胡子哥哥
TA貢獻1825條經驗 獲得超6個贊
關于您提到的功能，在您使用 a 重構原始數據框后join()，這可能更接近您所追求的：
combined = df[df['variable']!='ref'].set_index('date').join(df[df['variable']=='ref'].set_index('date'), lsuffix='', rsuffix='_ref').drop('variable_ref', axis=1)
def func(series, ref_series):
#As an example
return series.mean()/ref_series.mean()
combined.groupby('variable').rolling(12).apply(lambda x: func(x, combined.loc[x.index]['value_ref']), raw=False).drop('value_ref', axis=1)
此示例產生以下結果（NaN由于您的示例數據中存在差距）：
value
variable date
item1 2014-01-31 NaN
2014-02-28 NaN
2014-03-31 NaN
2014-04-30 NaN
2014-05-31 NaN
2014-06-30 NaN
2014-07-31 NaN
2014-08-31 NaN
2014-09-30 NaN
2014-10-31 NaN
2014-11-30 NaN
2014-12-31 NaN
2015-01-31 NaN
2015-02-28 NaN
2015-03-31 NaN
2015-04-30 NaN
2015-05-31 NaN
2015-06-30 NaN
2015-07-31 NaN
2015-08-31 NaN
2015-09-30 1.912186
2015-10-31 1.793184
2015-11-30 2.609254
2015-12-31 3.009455
2016-01-31 3.123833
2016-02-29 2.910599
2016-03-31 2.708132
2016-04-30 2.497878
2016-05-31 2.561760
2016-06-30 2.681712
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