Python pandas-使用自定义函数在dataframe的所有列上滚动窗口，并传递额外参数

我有一个熊猫数据框，有7列，大约1000000行

   column1   column2   column3   column4   column5   column6   column7
0        0  0.361690  0.377105  0.361405  0.374822  0.001909  0.368755   
1        1  0.367399  0.376820  0.338567  0.356552  0.068900  0.359834   
2        2  0.357122  0.390237  0.353982  0.359121  0.036614  0.365116   
3        3  0.364545  0.405652  0.360263  0.387953  0.070556  0.379603   

这是一个非常简单的自定义函数示例（用于演示），我只能在一列上使用

def customFunction(df):
    if (df.mean() >= 0.5):
       result = True
    else:
       result = False
    return result

dataFrame["column8"] = dataFrame["column2"].rolling(window=2000).apply(customFunction)

是否有一种有效的方法可以在dataframe的所有列上滚动一个窗口（一定大小），并传递一些其他参数。像这样的

def customRollingFunctionWithMultipleColumns(dataFrame1, dataFrame2):
     dataFrame1 = functionToNormalizeData(dataFrame1)
     dataFrame1["column8"] = dataFrame2["compareAgainst"]
     dataFrame1["column9"] = np.where(((dataFrame1['column8'] <= dataFrame1['column2']) & (dataFrame1['column8'] >= dataFrame1['column3'])), 1, 0)

     result = dataFrame1.column9.sum()
     return result

dataFrame["column8"] = dataFrame.rolling(window=2000).apply(customRollingFunctionWithMultipleColumns(dataFrameWith2000Rows, dataFrame2))

def具有多列（dataFrame1、dataFrame2）的自定义滚动功能：
dataFrame1=函数格式化数据（dataFrame1）
dataFrame1[“column8”]=dataFrame2[“CompareAinst”]
dataFrame1[“column9”]=np.其中（（（dataFrame1['column8']=dataFrame1['column3']）），1，0）
结果=dataFrame1.column9.sum（）
返回结果
dataFrame[“column8”]=dataFrame.rolling（窗口=2000）.apply（具有多个列的自定义rolling函数（DataFrameWith2000行，dataFrame2））

IIUC您可以这样做：

def customRollingFunctionWithMultipleColumns(df1, df2):
    qry = "column2 <= @df2.compareAgainst and @df2.compareAgainst <= column3"
    return (df.eval(qry)*1).sum()

df2 = pd.DataFrame({'compareAgainst':(df.column3 + df.column2)/2})
df2.loc[[0,3]] *= 2

In [84]: df.rolling(window=2).apply(lambda x: customRollingFunctionWithMultipleColumns(x, df2))
Out[84]:
   column1  column2  column3  column4  column5  column6  column7
0      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN
1      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0
2      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0
3      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0      2.0

具有多列（df1、df2）的def自定义滚动功能：

---

qry=“第二栏你的问题有点太笼统了。答案将取决于您希望在具有多个列的

自定义滚动功能中执行的操作。你能提供更多细节吗？hei@MaxU我刚刚编辑了CustomRolling函数和MultipleColumns函数，其中包含了实际发生的更多细节。你有什么建议吗？现在好多了-让我试着找到一个合适的解决方案让我尽可能地重新定义这个问题：如何在所有列上滚动一个2000行的窗口，并将该窗口作为数据帧传递给另一个函数，在该函数中发生一些逻辑，然后返回结果并将其保存在同一行下的新列中原始数据帧@MaxUI添加了一个简单的解决方案，它使用
lambda
函数。请注意使用多列重写的
CustomRollingFunction
函数-它的功能几乎与您的相同，但比较起来（
第2列谢谢，这正是我想要的结果：）@RaduS，很高兴我能帮上忙：-）