关注的是这个示例性的 pandas 数据框：
Measurement Trigger Valid
0 2.0 False True
1 4.0 False True
2 3.0 False True
3 0.0 True False
4 100.0 False True
5 3.0 False True
6 2.0 False True
7 1.0 True True
无论何时Trigger，True我希望计算最后 3 个（从当前）有效测量值的总和和平均值。如果该列Valid是，则测量被认为是有效的True。因此，让我们使用上述数据框中的两个示例来澄清一下：
Index 32,1,0:应该使用指数。预期的Sum = 9.0, Mean = 3.0Index 77,6,5:应该使用指数。预期的Sum = 6.0, Mean = 2.0
我尝试过pandas.rolling创建新的移位列，但没有成功。请参阅我的测试中的以下摘录（应该直接运行）：
import unittest
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.util.testing import assert_series_equal
def create_sample_dataframe_2():
df = pd.DataFrame(
{"Measurement" : [2.0, 4.0, 3.0, 0.0, 100.0, 3.0, 2.0, 1.0 ],
"Valid" : [True, True, True, False, True, True, True, True],
"Trigger" : [False, False, False, True, False, False, False, True],
})
return df
def expected_result():
return pd.DataFrame({"Sum" : [np.nan, np.nan, np.nan, 9.0, np.nan, np.nan, np.nan, 6.0],
"Mean" :[np.nan, np.nan, np.nan, 3.0, np.nan, np.nan, np.nan, 2.0]})
class Data_Preparation_Functions(unittest.TestCase):
def test_backsummation(self):
N_SUMMANDS = 3
temp_vars = []
df = create_sample_dataframe_2()
for i in range(0,N_SUMMANDS):
temp_var = "M_{0}".format(i)
df[temp_var] = df["Measurement"].shift(i)
temp_vars.append(temp_var)
df["Sum"] = df[temp_vars].sum(axis=1)
df["Mean"] = df[temp_vars].mean(axis=1)
df.loc[(df["Trigger"]==False), "Sum"] = np.nan
df.loc[(df["Trigger"]==False), "Mean"] = np.nan
assert_series_equal(expected_result()["Sum"],df["Sum"])
assert_series_equal(expected_result()["Mean"],df["Mean"])
def test_rolling(self):
df = create_sample_dataframe_2()
df["Sum"] = df[(df["Valid"] == True)]["Measurement"].rolling(window=3).sum()
df["Mean"] = df[(df["Valid"] == True)]["Measurement"].rolling(window=3).mean()
df.loc[(df["Trigger"]==False), "Sum"] = np.nan
df.loc[(df["Trigger"]==False), "Mean"] = np.nan
assert_series_equal(expected_result()["Sum"],df["Sum"])
assert_series_equal(expected_result()["Mean"],df["Mean"])
if __name__ == '__main__':
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(Data_Preparation_Functions)
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)
非常感谢任何帮助或解决方案。谢谢和干杯！
编辑：澄清：这是我期望的结果数据框：
Measurement Trigger Valid Sum Mean
0 2.0 False True NaN NaN
1 4.0 False True NaN NaN
2 3.0 False True NaN NaN
3 0.0 True False 9.0 3.0
4 100.0 False True NaN NaN
5 3.0 False True NaN NaN
6 2.0 False True NaN NaN
7 1.0 True True 6.0 2.0
EDIT2：另一个澄清：
我确实没有算错，而是我没有尽可能清楚地表达我的意图。这是使用相同数据框的另一种尝试：
让我们先看一下列：我们在索引 3（绿色矩形）中Trigger找到第一个。True所以索引 3 是我们开始寻找的点。索引 3 处没有有效的测量值（列Valid是False; 红色矩形）。所以，我们开始往前追溯，直到我们积累了三行，其中Valid是True。这发生在索引 2,1 和 0 上。对于这三个索引，我们计算列的总和和平均值Measurement（蓝色矩形）：
- 总和：2.0 + 4.0 + 3.0 = 9.0
- 平均值：(2.0 + 4.0 + 3.0) / 3 = 3.0
现在我们开始这个小算法的下一次迭代：再次查找列中的下True一个Trigger。我们在索引 7（绿色矩形）处找到它。在索引 7 处还有一个有效的测量值，因此我们这次将其包括在内。对于我们的计算，我们使用索引 7,6 和 5（绿色矩形），因此得到：
- 总和：1.0 + 2.0 + 3.0 = 6.0
- 平均值：(1.0 + 2.0 + 3.0) / 3 = 2.0
我希望，这对这个小问题有更多的了解。