Pandas Rolling On DateTime мульти индексный кадр

Question

Есть похожие вопросы, но мои datetime объекты очень пространственные и не упорядочены, например, они являются случайными временными метками во времени.По сути, мне нужно использовать rolling(), но прокрутить его по 2-му индексу, помня группу (1-й индекс).

Существует очень похожая проблема GitHub, в которую вы также можете внести свой вклад: https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/15584

Код для воспроизведения:

import pandas as pd
data = {
    'id': ['A','A','A','B'],
    'time': pd.to_datetime(['2018-01-04 08:13:51.181','2018-01-04 08:13:55.181','2018-01-04 09:13:51.181', '2018-01-04 08:13:51.183']),
    'colA': [4,3,2,1],
    '30min_rolling_output': [4,7,2,1],
    '1day_rolling_output': [4,7,9,1]
}
test_df = pd.DataFrame(data=data).set_index(['id', 'time'])

Требуемый вывод принимает аргументы 30m и 1h.

Визуализация:

                            colA  30min_rolling_output  1day_rolling_output
id date                                                          
A  2018-01-04 08:13:51.181     4                     4                    4
   2018-01-04 08:13:55.181     3                     7                    7
   2018-01-04 09:13:51.181     2                     2                    9
B  2018-01-04 08:13:51.183     1                     1                    1

Answer 1

Удалите id из индекса, и у вас останется DatetimeIndex, который вы затем сможете бросить.

test_df['30min'] = test_df.reset_index(level=0).groupby('id').colA.rolling('30min').sum()
test_df['1day'] = test_df.reset_index(level=0).groupby('id').colA.rolling('1d').sum()

Выход

                            colA  30min  1day
id time                                      
A  2018-01-04 08:13:51.181     4    4.0   4.0
   2018-01-04 08:13:55.181     3    7.0   7.0
   2018-01-04 09:13:51.181     2    2.0   9.0
B  2018-01-04 08:13:51.183     1    1.0   1.0