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Pythonのdataframeで値を期間ごとにまとめる方法

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artg

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Pandasで以下のようなデータフレームがあります。

date(index) flg volume
1/1 1 10
1/2 2 50
1/3 1 20
1/4 1 30
1/5 2 40
1/6 1 10

これを直近3日分をflg毎に集計する方法はありませんか?
この場合ですと1/6のデータはは以下のデータをつかい、

date flg volume
1/4 1 30
1/5 2 40
1/6 1 10

ゴールは下のようなイメージです。

date flg volume
1/6 1 40
1/6 2 40

rolling(3)とgroupby('flg').sum()を組み合わせようと思ったのですが、うまくいきませんでした。
また、実際のデータはもっと大規模ですので、計算は早いほうがありがたいです。

よろしくお願いいたします。

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回答 2

checkベストアンサー

0

元のデータフレームに DataFrame.pivot()を行い、flagの値で列を展開してからrolling()をするとよいのではないでしょうか。

import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame({'flg':[1,2,1,1,2,1],'volume':[10,50,20,30,40,10]},index=pd.date_range('2019/1/1', periods=6, freq='1d'))

ret = df.pivot(columns='flg', values='volume').rolling('3d').sum()
print(ret)
#flg            1     2
#date
#2019-01-01  10.0   NaN
#2019-01-02  10.0  50.0
#2019-01-03  30.0  50.0
#2019-01-04  50.0  50.0
#2019-01-05  50.0  40.0
#2019-01-06  40.0  40.0

変換前と同形式のデータを得たいのであれば、stack()してください

print(ret.stack().rename('volume').reset_index('flg'))
#            flg  volume
#2019-01-01    1    10.0
#2019-01-02    1    10.0
#2019-01-02    2    50.0
#2019-01-03    1    30.0
#2019-01-03    2    50.0
#2019-01-04    1    50.0
#2019-01-04    2    50.0
#2019-01-05    1    50.0
#2019-01-05    2    40.0
#2019-01-06    1    40.0
#2019-01-06    2    40.0

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import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame({'date':['2019/1/1','2019/1/2','2019/1/3','2019/1/4','2019
/1/5','2019/1/6'],'flg':[1,2,1,1,2,1],'volume':[10,50,20,30,40,10]})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')

#            flg  volume
#date
#2019-01-01    1      10
#2019-01-02    2      50
#2019-01-03    1      20
#2019-01-04    1      30
#2019-01-05    2      40
#2019-01-06    1      10

d = datetime.datetime(2019,1,6)
df[(df.index <= d) & (df.index > (d - datetime.timedelta(days=3)))].groupby(
'flg').sum()
#     volume
#flg
#1        40
#2        40

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  • 2019/11/04 19:56

    早速ありがとうございます。
    そしてすみません、言葉足らずでしたが、1/6だけでなく、1/5、1/4とすべての日で同様の計算をしたいのですが、この場合はdをループで回すしかないでしょうか?

    キャンセル

  • 2019/11/04 20:01

    そう思います。もしかしたらもっと良い方法があるかも知れませんが。

    キャンセル

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