Роллинг сумма за окно 2 дня - PullRequest
Новая
       7

Роллинг сумма за окно 2 дня

1 голос
/ 29 января 2020

Я пытаюсь вычислить скользящие 2 дня, используя сумму trans_date для столбца суммы, сгруппированного по идентификатору в таблице ниже, используя python. 

<table><tbody><tr><th>ID</th><th>Trans_Date</th><th>Trans_Time</th><th>Amount</th><th> </th></tr><tr><td>1</td><td>03/23/2019</td><td>06:51:03</td><td>100</td><td> </td></tr><tr><td>1</td><td>03/24/2019</td><td>12:32:48</td><td>600</td><td> </td></tr><tr><td>1</td><td>03/24/2019</td><td>14:15:35</td><td>50</td><td> </td></tr><tr><td>1</td><td>06/05/2019</td><td>16:18:21</td><td>75</td><td> </td></tr><tr><td>2</td><td>02/01/2019</td><td>18:02:52</td><td>200</td><td> </td></tr><tr><td>2</td><td>02/02/2019</td><td>10:03:02</td><td>150</td><td> </td></tr><tr><td>2</td><td>02/03/2019</td><td>23:47:51</td><td>800</td><td> </td></tr><tr><td>3</td><td>01/18/2019</td><td>11:12:58</td><td>1000</td><td> </td></tr><tr><td>3</td><td>01/23/2019</td><td>22:12:41</td><td>15</td><td> </td></tr></tbody></table>

В конечном счете, я пытаюсь добиться результата ниже, используя 

<table><tbody><tr><th>ID</th><th>Trans_Date</th><th>Trans_Time</th><th>Amount</th><th>2d_Running_Total</th><th> </th></tr><tr><td>1</td><td>03/23/2019</td><td>06:51:03</td><td>100</td><td>100</td><td> </td></tr><tr><td>1</td><td>03/24/2019</td><td>12:32:48</td><td>600</td><td>700</td><td> </td></tr><tr><td>1</td><td>03/24/2019</td><td>14:15:35</td><td>250</td><td>950</td><td> </td></tr><tr><td>1</td><td>06/05/2019</td><td>16:18:21</td><td>75</td><td>75</td><td> </td></tr><tr><td>2</td><td>02/01/2019</td><td>18:02:52</td><td>200</td><td>200</td><td> </td></tr><tr><td>2</td><td>02/02/2019</td><td>10:03:02</td><td>150</td><td>350</td><td> </td></tr><tr><td>2</td><td>02/03/2019</td><td>23:47:51</td><td>800</td><td>950</td><td> </td></tr><tr><td>3</td><td>01/18/2019</td><td>11:12:58</td><td>1000</td><td>1000</td><td> </td></tr><tr><td>3</td><td>01/23/2019</td><td>22:12:41</td><td>15</td><td>15</td><td> </td></tr></tbody></table>

Эта гиперссылка была очень близка к решению этой проблемы, но проблема заключается в том, что для записей, которые имеют несколько транзакций в один и тот же день, используется одинаковое значение для одного и того же дня. https://python-forum.io/Thread-Rolling-sum-for-a-window-of-2-days-Pandas

1 Ответ

1 голос
/ 29 января 2020

Это должно сделать это: 

import pandas as pd

# create dummy data
df = pd.DataFrame(
    columns = ['ID', 'Trans_Date', 'Trans_Time', 'Amount'],
    data = [
        [1, '03/23/2019', '06:51:03', 100],
        [1, '03/24/2019', '12:32:48', 600],
        [1, '03/24/2019', '14:15:35', 250],
        [1, '06/05/2019', '16:18:21', 75],
        [2, '02/01/2019', '18:02:52', 200],
        [2, '02/02/2019', '10:03:02', 150],
        [2, '02/03/2019', '23:47:51', 800],
        [3, '01/18/2019', '11:12:58', 1000],
        [3, '01/23/2019', '22:12:41', 15]
    ]
)

df_out = pd.DataFrame(
    columns = ['ID', 'Trans_Date', 'Trans_Time', 'Amount', '2d_Running_Total'],
    data = [
        [1, '03/23/2019', '06:51:03', 100, 100],
        [1, '03/24/2019', '12:32:48', 600, 700],
        [1, '03/24/2019', '14:15:35', 250, 950],
        [1, '06/05/2019', '16:18:21', 75, 75],
        [2, '02/01/2019', '18:02:52', 200, 200],
        [2, '02/02/2019', '10:03:02', 150, 350],
        [2, '02/03/2019', '23:47:51', 800, 950],
        [3, '01/18/2019', '11:12:58', 1000, 1000]
    ]
)

# convert into datetime object and set as index
df['Trans_DateTime'] = pd.to_datetime(df['Trans_Date'] + ' ' + df['Trans_Time'])
df = df.set_index('Trans_DateTime')

# group by ID and apply rolling window to the amount column
df['2d_Running_Total'] = df.groupby('ID')['Amount'].rolling('2d').sum().values.astype(int)
df.reset_index(drop=True)
...