pandasでカテゴリごとの「その時より過去の平均」をもった列を効率よく作成する方法を教えてください。

Question

pandasでデータ加工を行っています。
以下のようなデータフレームを想定しています。

カテゴリ	年	値
A	2000	10
A	2000	30
B	2000	15
A	2001	50
B	2001	25
B	2001	20
A	2002	10
B	2002	20
A	2003	10
B	2003	10

このデータに対して、「カテゴリ」の値ごとに過去2年分の「値」の平均値を持った以下のようなデータフレームを作りたいと思っています。

|カテゴリ|年|値|過去2年平均
|:--|:--:|--:|
|A|2000|10|NA
|A|2000|30|NA
|B|2000|15|NA
|A|2001|50|NA
|B|2001|25|NA
|B|2001|20|NA
|A|2002|10|30
|B|2002|45|20
|A|2003|10|30
|B|2003|10|30

このようなデータフレームを作る際に、現在は以下のようにしています。

df_agg = pd.DataFrame()
for year in range(2002, 2004):
    df_temp = df[df["年"].between(year-2, year-1)].groupby("カテゴリ")["値"].mean().rename("過去2年平均").reset_index()
    df_temp["年"] = year
    df_agg = pd.concat([df_agg, df_temp])
df = pd.merge(df, df_agg, on=["年", "カテゴリ"], how="left")

これで実現できているものの、何か回りくどいような気がしますし、処理にも結構時間がかかってしまっています。

もしもこれよりもより効率的で高速な方法があれば教えていただけないでしょうか。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

import pandas as pd
import io

data="""カテゴリ	年	値
A	2000	10
A	2000	30
B	2000	15
A	2001	50
B	2001	25
B	2001	20
A	2002	10
B	2002	45
A	2003	10
B	2003	10"""

df=pd.read_csv(io.StringIO(data),delimiter='\t')

dfs = df.groupby(['カテゴリ','年']).sum().rolling(2).mean().reset_index('年')
dfs = dfs[dfs['年'] > 2001].rename({'値': '過去２年平均'},axis=1)

df.merge(dfs.reset_index('カテゴリ'),how='outer', on=['カテゴリ','年'])

"""
	カテゴリ	年	値	過去２年平均
0	A	2000	10	NaN
1	A	2000	30	NaN
2	B	2000	15	NaN
3	A	2001	50	NaN
4	B	2001	25	NaN
5	B	2001	20	NaN
6	A	2002	10	30.0
7	B	2002	45	45.0
8	A	2003	10	10.0
9	B	2003	10	27.5
"""

結果が違うのが気になりますが、一応できているかと思います。