Pandas 如何使用groupby（）/条件函数调用应用更改数据帧？

我有一个巨大的timeseries数据帧，超过一百万行。它有每月股票回报的列表，我想创建一个新行来跟踪前三个月的滚动总和。数据帧首先有所有公司A行，然后是所有公司B行，然后是所有公司C行

例如：

          date                COMNAM    PRC    RET
395 2017-02-28       GAS NATURAL INC 12.650  0.000
396 2017-03-31       GAS NATURAL INC 12.700  0.010
397 2017-04-28       GAS NATURAL INC 12.500 -0.016
398 2017-05-31       GAS NATURAL INC 12.700  0.016
399 2017-06-30       GAS NATURAL INC 12.925  0.024
400 2017-07-31       GAS NATURAL INC 12.950  0.002
401 2017-08-31       GAS NATURAL INC    nan    nan
402 1985-12-31                   NaN    nan    nan
403 1986-01-31  MOBILE NATIONAL CORP 11.625    nan
404 1986-02-28  MOBILE NATIONAL CORP 13.250  0.140
405 1986-03-31  MOBILE NATIONAL CORP 14.188  0.071
406 1986-04-30  MOBILE NATIONAL CORP 14.938  0.053
407 1986-05-30  MOBILE NATIONAL CORP 14.625 -0.021
408 1986-06-30  MOBILE NATIONAL CORP 12.688 -0.132
409 1986-07-31  MOBILE NATIONAL CORP 13.312  0.049
410 1986-08-29  MOBILE NATIONAL CORP 13.312  0.000
411 1986-09-30  MOBILE NATIONAL CORP 14.250  0.070
412 1986-10-31  MOBILE NATIONAL CORP 13.375 -0.061
413 1986-11-28  MOBILE NATIONAL CORP 13.375  0.000
414 1986-12-31  MOBILE NATIONAL CORP 12.375 -0.075

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rolling（）-函数将给出前3个月的总和，但这将包括每个公司第一个日期的前一股票的最后一次返回。我觉得groupby（）函数可能会有所帮助，但我有点困惑于如何使用它。还是我想得太多了，还有更好的方法，我甚至不需要groupby？

来计算前三个月的滚动总和（没有 当前月份），用于当前组中的两列兴趣 行，定义以下函数：

def mySum(grp):
    return grp[['PRC', 'RET']].shift().rolling(3).sum() 

然后，要获得每个集团（公司）的滚动金额，运行：

结果是当前df和调用结果之间的连接 每个集团（公司）的上述职能的。 中间结果的列名前面加上r以标记 滚动总和

对于您的数据样本，结果是：

         date                COMNAM     PRC    RET    rPRC   rRET
0  2017-02-28       GAS NATURAL INC  12.650  0.000     NaN    NaN
1  2017-03-31       GAS NATURAL INC  12.700  0.010     NaN    NaN
2  2017-04-28       GAS NATURAL INC  12.500 -0.016     NaN    NaN
3  2017-05-31       GAS NATURAL INC  12.700  0.016  37.850 -0.006
4  2017-06-30       GAS NATURAL INC  12.925  0.024  37.900  0.010
5  2017-07-31       GAS NATURAL INC  12.950  0.002  38.125  0.024
6  2017-08-31       GAS NATURAL INC     NaN    NaN  38.575  0.042
7  1985-12-31                   NaN     NaN    NaN     NaN    NaN
8  1986-01-31  MOBILE NATIONAL CORP  11.625    NaN     NaN    NaN
9  1986-02-28  MOBILE NATIONAL CORP  13.250  0.140     NaN    NaN
10 1986-03-31  MOBILE NATIONAL CORP  14.188  0.071     NaN    NaN
11 1986-04-30  MOBILE NATIONAL CORP  14.938  0.053  39.063    NaN
12 1986-05-30  MOBILE NATIONAL CORP  14.625 -0.021  42.376  0.264
13 1986-06-30  MOBILE NATIONAL CORP  12.688 -0.132  43.751  0.103
14 1986-07-31  MOBILE NATIONAL CORP  13.312  0.049  42.251 -0.100
15 1986-08-29  MOBILE NATIONAL CORP  13.312  0.000  40.625 -0.104
16 1986-09-30  MOBILE NATIONAL CORP  14.250  0.070  39.312 -0.083
17 1986-10-31  MOBILE NATIONAL CORP  13.375 -0.061  40.874  0.119
18 1986-11-28  MOBILE NATIONAL CORP  13.375  0.000  40.937  0.009
19 1986-12-31  MOBILE NATIONAL CORP  12.375 -0.075  41.000  0.009

如果要“忽略”NaN值（将其视为0），请更改 职能是：

def mySum(grp):
    return grp[['PRC', 'RET']].fillna(0).shift().rolling(3).sum()

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请不要将图像作为您的数据输入，然后我们需要重新键入它以将其输入到我们端的数据框中…谢谢。这是我没有真正想到的一点。我现在用实际的代码交换了图像。谢谢，虽然这不是我想要的，但它给了我如何继续和使用函数的好主意。

def mySum(grp):
    return grp[['PRC', 'RET']].fillna(0).shift().rolling(3).sum()