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不确定我是否做错了什么（Pandas 1.2.5）：

ids = pd.DataFrame(data=range(10), columns=['Id'])
dt = pd.DataFrame(pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-10', freq='D'), columns=['Date'])
df = ids.merge(dt, how='cross')
df['Val'] = np.random.randint(1,10, size=len(df))
df.set_index(['Id', 'Date'], inplace=True)
df['Val'].groupby('Id').rolling(window=3).mean()

我希望结果包括 Date 列（否则为什么要计算滚动平均值？）但 Date 不存在：

Id
0          NaN
0          NaN
0     2.333333
0     3.333333
0     3.666667
        ...   
9     5.000000
9     4.000000
9     5.000000
9     5.333333
9     6.000000
Name: Val, Length: 100, dtype: float64

我错过了什么？

此外，df['Val'].reset_index('Id').groupby('Id').rolling(window=3).mean()似乎以某种方式工作，但即使在 groupby 中传递，Id也会作为数据列和索引列返回。as_index=False很奇怪！

                Id  Val
Id  Date        
0   2021-01-01  NaN NaN
    2021-01-02  NaN NaN
    2021-01-03  0.0 7.000000
    2021-01-04  0.0 6.333333
    2021-01-05  0.0 4.666667
... ... ... ...
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1 回答 1

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我觉得这个比较干净

ids = pd.DataFrame(data=range(10), columns=['Id'])
dt = pd.DataFrame(pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-10', freq='D'), columns=['Date'])
df = ids.merge(dt, how='cross')
df['Val'] = np.random.randint(1,10, size=len(df))
df.set_index(['Id'], inplace=True)
df.groupby(['Id']).rolling(window=3,on='Date').mean()#.head(60)

唯一的变化是不在索引中包含“日期”，并且滚动on='Date'

于 2021-06-30T18:47:46.040 回答