pandas DataFrame 中每个元素在 x 天内的累积乘积

Cumulative product for each element over x days in pandas DataFrame

我尝试为 Dataframe df1 中的每个元素计算 x 天(例如 3)的累积乘积。有没有一种有效的方法来做到这一点?到目前为止,我只知道在行上生成一个正常的累积乘积,而没有将回顾期固定为 x 天 (=df2)。例如:

最佳情况下,它还会忽略 NaN 值并计算剩余数字的累积值 return。到目前为止,我只知道如何通过创建副本并移动它来计算它,但我想计算超过 50 行的许多列的累积乘积,这效率不高。

df1:
            ID1     ID2
Date        
2022-01-02  NaN     0.95
2022-01-05  0.94    0.98
2022-01-09  1.12    NaN
2022-01-10  1.14    1.02
2022-01-11  1.10    1.00
2022-01-12  0.92    0.82

df2:
            ID1     ID2
Date        
2022-01-02  1.0528  0.9309
2022-01-05  1.2002  0.9996
2022-01-09  1.4045  1.0200
2022-01-10  1.1537  0.8364
2022-01-11  1.0120  0.8200
2022-01-12  0.9200  0.8200

重现性:

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
    'Date':['2022-01-02', '2022-01-05', '2022-01-09', '2022-01-10', '2022-01-11', '2022-01-12'],
    'ID1':[np.nan, 0.94, 1.12, 1.14, 1.1, 0.92], 
    'ID2':[0.95, 0.98, np.nan, 1.02, 1, 0.82]})
df1 = df1.set_index('Date')

非常感谢您的建议!

您可以使用 custom rolling indexer for forward-looking windows and np.nanprod:

import numpy as np

# Window of index i includes rows [i:i+3).
indexer = pd.api.indexers.FixedForwardWindowIndexer(window_size=3)

print(df.rolling(indexer, min_periods=1).apply(np.nanprod))
                 ID1     ID2
Date                        
2022-01-02  1.052800  0.9310
2022-01-05  1.200192  0.9996
2022-01-09  1.404480  1.0200
2022-01-10  1.153680  0.8364
2022-01-11  1.012000  0.8200
2022-01-12  0.920000  0.8200

您可以使用:

df1.fillna(1)[::-1].rolling(window=3, min_periods=1).agg(lambda x: x.prod())[::-1]

输出:

                 ID1     ID2
Date                        
2022-01-02  1.052800  0.9310
2022-01-05  1.200192  0.9996
2022-01-09  1.404480  1.0200
2022-01-10  1.153680  0.8364
2022-01-11  1.012000  0.8200
2022-01-12  0.920000  0.8200

它是如何工作的?

  • 滚动使用前面的行(或居中),这里我们反转数组来计算反向滚动
  • 我们用 1 填充 NaN(我们也可以使用 np.nanprod)
  • 我们使用 min_periods=1 来启用少于 3 个元素的计算