Python 熊猫-分组后将滚动总和转移到以下组

我可能做错了什么，但在对数据帧进行分组后，我试图计算滚动平均值（为了简单起见，在本例中使用sum）。在这里之前，一切都很好，但当我应用移位时，我发现值溢出到下面的组中。见下例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   'Y': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]})

grouped_df = df.groupby(by='X')['Y'].rolling(window=2, min_periods=2).sum().shift(periods=1)
print(grouped_df)

预期结果：

X   
A  0    NaN
   1    NaN
   2    3.0
B  3    NaN
   4    NaN
   5    3.0
C  6    NaN
   7    NaN
   8    3.0

结果我实际得到：

X   
A  0    NaN
   1    NaN
   2    3.0
B  3    5.0
   4    NaN
   5    3.0
C  6    5.0
   7    NaN
   8    3.0

您可以看到A2的结果被传递到B3，B5的结果被传递到C6。我不确定这是不是有意的行为，我做错了什么，或者熊猫身上有什么虫子

谢谢

问题是

df.groupby(by='X')['Y'].rolling(window=2, min_periods=2).sum()

返回一个新序列，然后当您使用

shift（）

链接时，您将整个序列移动，而不是在组内移动

您需要另一个

groupby

在组内移动：

grouped_df = (df.groupby(by='X')['Y'].rolling(window=2, min_periods=2).sum()
                .groupby(level=0).shift(periods=1)
             )

或者使用

groupby.transform

：

grouped_df = (df.groupby('X')['Y']
                .transform(lambda x: x.rolling(window=2, min_periods=2)
                                      .sum().shift(periods=1))
             )

输出：

X   
A  0    NaN
   1    NaN
   2    3.0
B  3    NaN
   4    NaN
   5    3.0
C  6    NaN
   7    NaN
   8    3.0
Name: Y, dtype: float64