对pandas中时间窗函数rolling的使用详解


						在建模过程中，我们常常需要需要对有时间关系的数据进行整理。比如我们想要得到某一时刻过去30分钟的销量（产量，速度，消耗量等），传统方法复杂消耗资源较多，pandas提供的rolling使用简单，速度较快。

函数原型和参数说明





DataFrame.rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)







window：表示时间窗的大小，注意有两种形式（int or offset）。如果使用int，则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗的大小。pandas offset相关可以参考这里。

min_periods：最少需要有值的观测点的数量，对于int类型，默认与window相等。对于offset类型，默认为1。

freq：从0.18版本中已经被舍弃。

center：是否使用window的中间值作为label，默认为false。只能在window是int时使用。





# 为方便观察，并列排列



df = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]})

df.rolling(3, min_periods=1).sum()

df.rolling(3, min_periods=1, center=True).sum()

 B B1 B2

0 0.0 0.0 1.0

1 1.0 1.0 3.0

2 2.0 3.0 3.0

3 NaN 3.0 6.0

4 4.0 6.0 4.0





win_type：窗口类型，默认为None一般不特殊指定，了解支持的其他窗口类型，参考这里。

on：对于DataFrame如果不使用index（索引）作为rolling的列，那么用on来指定使用哪列。

closed：定义区间的开闭，曾经支持int类型的window，新版本已经不支持了。对于offset类型默认是左开右闭的即默认为right。可以根据情况指定为left both等。

axis：方向（轴），一般都是0。

举例

一个简单的场景，从A向B运送东西，我们想看一下以3秒作为一个时间窗运送的量。





# A地有两个仓库，都运往B。

df = pd.DataFrame({'1': ['A1', 'A2', 'A1', 'A2', 'A2', 'A1', 'A2'],

     '2': ['B1', 'B1', 'B1', 'B1', 'B1', 'B1', 'B1'],

     'num': [1,2,1,3,4,2,1]}, 

     index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),

       pd.Timestamp('20130101 09:00:01'),

       pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),

       pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),

       pd.Timestamp('20130101 09:00:04'),

       pd.Timestamp('20130101 09:00:05'),

       pd.Timestamp('20130101 09:00:06')])

# 1 2 num

# 2013-01-01 09:00:00 A1 B1 1

# 2013-01-01 09:00:01 A2 B1 2

# 2013-01-01 09:00:02 A1 B1 1

# 2013-01-01 09:00:03 A2 B1 3

# 2013-01-01 09:00:04 A2 B1 4

# 2013-01-01 09:00:05 A1 B1 2

# 2013-01-01 09:00:06 A2 B1 1



使用rolling进行计算





# 首先我们先对groupby进行聚合(如果只有从A->B，那么不用聚合一个rolling就可以)

# 以9:00:04秒为例，由于时间窗是3s，默认的closed是right，所以我们相加04，03，02秒的num，共有4+3+0=7

df.groupby(['1', '2'])['num'].rolling('3s').sum()

# 1 2      

# A1 B1 2013-01-01 09:00:00 1.0

#   2013-01-01 09:00:02 2.0

#   2013-01-01 09:00:05 2.0

# A2 B1 2013-01-01 09:00:01 2.0

#   2013-01-01 09:00:03 5.0

#   2013-01-01 09:00:04 7.0

#   2013-01-01 09:00:06 5.0

# Name: num, dtype: float64



由于使用groupby，所以最后的结果是MultiIndex，想使用正常格式在DataFrame上使用reset_index()即可。

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