Python：在数据透视表上应用滚动求和

我使用pivot_table命令创建了一个数据框。数据框有351行和120列。数据框如下所示：

RY          2011                                              ...   2020
Month   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  ... 3   4   5   6   7   8   9   10  11  12
ID                                                                                  
AB10    0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
AB1286  0   0   0   0   2   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
AB1951  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
AB2 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
AB2338  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0

现在我想计算ID的12个月滚动总和。我编写了以下命令来计算滚动总和：

df.groupby('ID').rolling(12,on='Month').sum()

但是，它给出了以下错误：

ValueError: invalid on specified as Month, must be a column (of DataFrame), an Index or None

有人能帮我解决这个问题吗？

在创建透视表之前，请尝试运行该代码。但是，请确保首先创建一个datetime列，其中包含以下内容：

df['Date']=pd.to_datetime（df['Year'].astype（str）+'-'+df['Month'].astype（str）+'-01'）

然后：

df.groupby（'ID'）.rolling（12，on='Date'）.sum（）

“ID”包含什么？您是否尝试过使用转换透视表

df.T.groupby('ID').rolling(12,on='Month').sum()

---

您最初的

pandas.DataFrame

列是什么样子的？是不是

[“年”、“月”、“ID”、“值”]

？使用该布局获得所需结果可能更简单。@AlexFortin Yes实际数据帧为[“年”、“月”、“ID”、“值”]。我转换成透视表的原因是我想得到2011年到2020年的滚动总和。很少有ID在几年内没有数据，或者monthI喜欢您将年和月转换为日期的想法。但是，我仍然需要创建pivot_表。因为，很少有ID可能没有某个日期的数据。所以为了避免丢失详细信息，我想创建pivot选项卡。在我运行第二个命令时，在ID和日期上创建透视表后，它会抛出此错误“指定为日期时无效，必须是（DataFrame的）列、索引或无”，您可能必须使用

pd.MultiIndex.from_product（）