import pandas as pd
d = {'Month':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,1,2,3,4,5,6,7],
'prefix':['AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB','AB'],
'sic':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10,10,10,10,10,10,10],
'limits':[16.5,22.6,15.2,30.4,130.2,199.6,41.2,21.7,17.8,21.7,13.9,17.8,9.8,9.8,12.8,111.6,8.3,157,97.6],}
df = pd.DataFrame(d)
df['Rolling 3 month Limit'] = ''
def calc_roll(m,p,s):
if m < 10: months = [m,m+1,m+2]
if m == 10: months = [12,1,2]
if m == 12: months = [12,1,2]
if m == 11: months = [11,12,1]
f = df.loc[(df['Month'].isin(months)) & (df['prefix'] == p) & (df['sic'] == s)]
if len(f) < 3: return ''
else: return sum(f['limits'])
df['Rolling 3 month Limit'] = df.apply(lambda x: calc_roll(x['Month'], x['prefix'], x['sic']),axis=1)
#Output
Month prefix sic limits Rolling 3 month Limit
0 1 AB 1 16.5 54.3
1 2 AB 1 22.6 68.2
2 3 AB 1 15.2 175.8
3 4 AB 1 30.4 360.2
4 5 AB 1 130.2 371
5 6 AB 1 199.6 262.5
6 7 AB 1 41.2 80.7
7 8 AB 1 21.7 61.2
8 9 AB 1 17.8 53.4
9 10 AB 1 21.7 56.9
10 11 AB 1 13.9 48.2
11 12 AB 1 17.8 56.9
12 1 AB 10 9.8 32.4
13 2 AB 10 9.8 134.2
14 3 AB 10 12.8 132.7
15 4 AB 10 111.6 276.9
16 5 AB 10 8.3 262.9
17 6 AB 10 157.0
18 7 AB 10 97.6
Я написал этот код, чтобы получить вывод по вашему желанию. Дайте мне знать, если какие-либо вопросы !!
Edit:
Вы можете настроить if len(f) < 2:
, чтобы получить точные результаты.