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早上好，

我有以下数据框：

我想创建一个列，对列“a”的下一个“n”行求和，包括 a 的当前值；我试过：

拥有以下内容将是令人愉快的：

我有这个数据框：

我按日期对数据框进行了排序：

我希望在日期上做一个向前滚动的总和。但是，我只能使用以下方法进行反向滚动求和：

我想做向前滚动的总和。

我希望根据行中的值在 panda 中创建一个新列。我的样本数据：

我想要一个与每周对应的新列“Last3WeekSales”，其中包含前 3 周的销售额总和。

注意： Shift() 在这里不起作用，因为缺少几周的数据。

我认为的逻辑：检查周数。在每一行中，然后总结来自 w-1、w-2、w-3 的数据。

需要输出：

这最好通过一个例子来解释。

我有以下数据框（每一行都可以被认为是一个事务）：

我想计算 2 天的滚动总和，但仅适用于 2 月份的行。

我目前拥有的代码片段：

df.set_index('DATE',inplace=True)

res=df.rolling('2d')['AMOUNT'].sum()

这使：

但我真的只需要最后3行的输出，前3行的操作是不必要的。当数据帧很大时，这会产生巨大的时间复杂度。如何仅计算最后 3 行的滚动总和（除了计算所有行的滚动总和，然后执行行过滤操作）？

*我也无法预先过滤数据框，因为 1 月份不会有“回溯”期来获得正确的滚动总和值。

对于每个id，我想创建一个包含前 5 个x值之和的列。

第 6 行应该是35 (3 + 8 + 5 + 9 + 10)，第 7 行应该是33 (8 + 5 + 9 + 10 + 1)，依此类推。

但是，上面的函数也包括行本身进行计算。我该如何解决？

任何人都可以帮助计算带有日期时间列和销售数字列的数据表上的月到日期滚动总和的销售数字吗？

在标准 sql 中使用 OVER 可以帮助我计算当前行之前的行/日期，但我无法从一个月的第一天开始。

我正在尝试做 1000 行的滚动总和。我想对每一行的 ClosePrice 介于 ClosePrice_low 和 ClosePrice_high 之间的所有行及其上方的 999 求和。

例如：

滚动计数 1000：检查 0:1000 行，如果在 0.0000189375 和 0.0000185625 之间求和（也就是找到第 1000 行的 ClosePrice_low 和 ClosePrice_high 之间的从 0 到 1000 的所有行，并对 ClosePrice 求和）

滚动计数 1001：检查 1:1001 行，如果介于 0.0000189476 和 0.0000185724 之间，则求和

在下面这样做是行不通的：

因为它总是会引用它自己的值，它总是介于高低之间。

另外我的数据框大约有 400 万行，所以我需要快速计算。

任何帮助将不胜感激！

我得到一个数组 X，我被要求返回另一个数组 Y，其中 y[t] = x[t] + x[t-1] 和 y[0] = 0 ，而不在 Python 中使用 for 循环。

我能想到的是使用滚动求和，但我不确定这是否是最快的方法，因为我需要将 x 转换为数据帧/序列才能滚动工作。有没有更快的方法来做到这一点？谢谢！

我用来rolling_sum为一列创建 3 个月的滚动总和。但是，它会NA为行创建，now() <3而我希望在那里看到部分总和。文档中有一个Partial论点，但说它目前没有实现！

这是我的数据和我想看到的：

我的代码：

我有一个雨量数据的 pandas 数据框，摘录如下所示。'Pcp' 是一天的总和，然后我用它来计算在感兴趣的那一天之前的其他时间段（3 天到 28 天）的滚动累积降雨总量，使用：

我想要实现的是在感兴趣的日期之前的 n 天的滚动总数，但不包括感兴趣的日期。换句话说，目前，滚动总数是由第 0 天、-1 天、-2 天的降雨总数形成的，而我想排除第 0 天（感兴趣的那一天）并且滚动总数为 -1 天, -2, -3，即在它之前的三天。

我不确定这个类比是否非常清楚，但如果有任何建议，将不胜感激。

谢谢