按组划分的日期范围内的有效熊猫滚动计数-Python 2.7.13 Windows-熊猫0.20.2

我正在努力在数据帧的分组子集内执行滚动时间感知计数，这将在特定日期为每个ActivityType和ContactId动态创建新列

我相信我在调用groupby和rolling方法时使用了正确的语法，但我仍然收到一个TypeError：插入列的索引与框架索引不兼容——我不知道为什么

非常感谢您的时间和帮助

预期产出：

ContactId ActivityType       Date  Call_90D  Meeting_90D  Conference_90D  Webinar_90D
David     Call          01/01/2015      1         0            0               0
David     Meeting       01/17/2015      1         1            0               0
David     Call          02/12/2015      2         1            0               0
Ryan      Conference    01/01/2015      0         0            1               0
Ryan      Meeting       01/17/2015      0         1            1               0
Ryan      Webinar       02/12/2015      0         1            1               1
Louis     Call          03/29/2015      1         0            0               0
Louis     Call          03/30/2015      2         0            0               0
Louis     Webinar       09/01/2015      0         0            0               1
Bryan     Call          01/12/2015      1         0            0               0
Bryan     Call          01/17/2015      2         0            0               0
Bryan     Call          02/01/2015      3         0            0               0  

代码

错误：

line 20, in <module>
df[new_col_name] = df.groupby(by='ContactId', as_index=False, group_keys=False).rolling(window='90D', on='Date')[a].sum()
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2331, in __setitem__
self._set_item(key, value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2397, in _set_item
value = self._sanitize_column(key, value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2547, in _sanitize_column
value = reindexer(value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2542, in reindexer
raise TypeError('incompatible index of inserted column '
TypeError: incompatible index of inserted column with frame index

第20行，在
df[new\u col\u name]=df.groupby（by='ContactId'，as\u index=False，group\u keys=False）。滚动（window='90D'，on='Date'）[a]。求和（）
文件“C:\Python27\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2331行，在\uuu setitem中__
自我设置项目（键、值）
文件“C:\Python27\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2397行，在集合项中
value=self.\u清理\u列（键，值）
文件“C:\Python27\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2547行，在_sanitize_列中
值=重新索引器（值）
reindexer中的文件“C:\Python27\lib\site packages\pandas\core\frame.py”，第2542行
raise TypeError（'插入列的索引不兼容'
TypeError:插入列的索引与框架索引不兼容

能否打印

df[df['ActivityType']==a]的长度

和

df

在第一个循环中：df=12，df_subset=7；这肯定是个问题。所以我按类型计数的方法是关闭的，它影响了将数据从分组的_df映射回原始df的能力。感谢您花时间查看@Wen。您认为有可能完成我试图做的事情吗？@Wen-仅供参考，我从代码中删除了

df[df['ActivityType']==a]

，以测试滚动groupby是否可以工作并且仍然接收相同的值ErrorLet我们将

df.Date=pd.to_datetime（df.Date）

Dude，更改此行（添加

值

）

df[new\u col\u name]=df.groupby（by='ContactId'，as\u index=False，group\u keys=False）.rolling（window='90D'，on='Date'）[a].sum（）.values

：-）

line 20, in <module>
df[new_col_name] = df.groupby(by='ContactId', as_index=False, group_keys=False).rolling(window='90D', on='Date')[a].sum()
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2331, in __setitem__
self._set_item(key, value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2397, in _set_item
value = self._sanitize_column(key, value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2547, in _sanitize_column
value = reindexer(value)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2542, in reindexer
raise TypeError('incompatible index of inserted column '
TypeError: incompatible index of inserted column with frame index