DataFrame pandas получает значения запаздывания за тот же месяц предыдущего года

Question

У меня есть следующий Dataframe:

           Id         Year             Month  Amount
0         1845        2010.0            1.0  18480.0
1         1845        2010.0            2.0  19560.0
2         1845        2010.0            3.0  23160.0
3         1845        2010.0            4.0  26360.0
4         1845        2010.0            5.0  31560.0
5         1845        2010.0            6.0  36080.0
6         1845        2010.0            7.0  35440.0
7         1845        2010.0            8.0  32960.0
8         1845        2010.0            9.0  33560.0
9         1845        2010.0           10.0  24240.0
10        1845        2010.0           11.0  24080.0
11        1845        2010.0           12.0  19680.0
12        1845        2011.0            1.0  18400.0
13        1845        2011.0            2.0  17960.0
14        1845        2011.0            3.0  20200.0
15        1845        2011.0            4.0  25560.0
16        1845        2011.0            5.0  29240.0
17        1845        2011.0            6.0  29160.0
18        1845        2011.0            7.0  29480.0
19        1845        2011.0            8.0  31000.0
20        1845        2011.0            9.0  25920.0
21        1845        2011.0           10.0  22560.0
22        1845        2011.0           11.0  25120.0
23        1845        2011.0           12.0  19640.0
24        1845        2012.0            1.0  20800.0
25        1845        2012.0            2.0  18880.0
26        1845        2012.0            3.0  21960.0
27        1845        2012.0            4.0  26920.0
28        1845        2012.0            5.0  28280.0
29        1845        2012.0            6.0  29160.0
30        1845        2012.0            7.0  32520.0
31        1845        2012.0            8.0  29720.0
32        1845        2012.0            9.0  28880.0
33        1845        2012.0           10.0  23760.0
34        1845        2012.0           11.0  22040.0
35        1845        2012.0           12.0  21960.0

И для каждого идентификатора я хочу перейти в тот же месяц предыдущего года и получить среднее значение для последних двух значений столбца Сумма. Например, для id = 1845, год 2011 и месяц 6 я хочу получить среднее значение значений 05/2010 и 04/2010. Как я могу это сделать? Мой фактический фрейм данных довольно большой, с большим количеством идентификаторов и историческими данными около 3 лет для каждого идентификатора.

Answer 1

1. Поворот так, что 'Year' находится в индексе.
2. Следуйте с shift, чтобы отставать от года.
3. Тогда stack, shift и используйте rolling(2).mean()

---

d = df.pivot_table('Amount', 'Year', ['Id', 'Month'])
d.shift().stack().shift().rolling(2).mean().stack().rename('Amount').reset_index()

      Year  Month    Id   Amount
0   2011.0    3.0  1845  19020.0
1   2011.0    4.0  1845  21360.0
2   2011.0    5.0  1845  24760.0
3   2011.0    6.0  1845  28960.0
4   2011.0    7.0  1845  33820.0
5   2011.0    8.0  1845  35760.0
6   2011.0    9.0  1845  34200.0
7   2011.0   10.0  1845  33260.0
8   2011.0   11.0  1845  28900.0
9   2011.0   12.0  1845  24160.0
10  2012.0    1.0  1845  21880.0
11  2012.0    2.0  1845  19040.0
12  2012.0    3.0  1845  18180.0
13  2012.0    4.0  1845  19080.0
14  2012.0    5.0  1845  22880.0
15  2012.0    6.0  1845  27400.0
16  2012.0    7.0  1845  29200.0
17  2012.0    8.0  1845  29320.0
18  2012.0    9.0  1845  30240.0
19  2012.0   10.0  1845  28460.0
20  2012.0   11.0  1845  24240.0
21  2012.0   12.0  1845  23840.0