Как рассчитать текущую сумму на основе идентификатора и даты

Question

У меня есть набор данных, в котором у меня есть следующие столбцы: дата, идентификатор, значение.Затем я хочу получить промежуточную сумму за предыдущие 3 дня (включая сам текущий день) для каждого идентификатора.

Я попытался посмотреть на несколько похожих вопросов в StackOverflow, но ни один из них не дал мне правильного результата.

Если идентификатор был виден только один раз за последние 3 дня, сумма должна быть равна этому единственному значению.То же самое происходит, если это было замечено два раза в течение последних 3 дней, очевидно.

Желаемым выводом является столбец "sum_3days":

date    id  value   sum_3days  
01/01/2019  1   2   2    
01/01/2019  2   3   3    
02/01/2019  1   2   4    
02/01/2019  2   5   8   
03/01/2019  1   2   6   
03/01/2019  2   1   9    
04/01/2019  1   6   10    
05/01/2019  1   3   11
06/01/2019  1   6   15
06/01/2019  2   8   8
07/01/2019  1   3   12    
07/01/2019  2   2   10

Таким образом, по сути, сумма должна "дать мне сумму всех значений, которые каждый идентификатор имел за последние 3 дня"

Answer 1

Использование groupby, transform и lambda с rolling и sum:

df['sum_3days'] = (df.groupby(['id'])['value']
                   .transform(lambda x: x.rolling(3, min_periods=1).sum()))

[выход]

         date  id  value  sum_3days
0  2019-01-01   1      2          2
1  2019-01-01   2      3          3
2  2019-02-01   1      2          4
3  2019-02-01   2      5          8
4  2019-03-01   1      2          6
5  2019-03-01   2      1          9
6  2019-04-01   1      6         10
7  2019-05-01   1      3         11
8  2019-06-01   1      6         15
9  2019-06-01   2      8         14
10 2019-07-01   1      3         12
11 2019-07-01   2      2         11

Answer 2

Вы пробовали использовать функцию

Cumsum()

Эта веб-страница может помочь http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.cumsum.html