Python 如何在数据帧中应用带有窗口参数的自定义函数？

我必须对数据帧执行以下操作：

a

1.0
1.5
1.3
1.2
1.9
0.8

然后我想将我的新自定义函数应用到这个列，它有一个

窗口
参数，我的意思是，它只需要从起点处理n个项目：

def hislack(x, window):
   # I only want to work with the last n items
   x = x[:-window,]
   # and do some stuff (this is a nosense example, just a simple sum)
   r = np.sum(x)
   return r

因此，为了将此函数应用到名为
b
的新列中，我使用了以下方法：

df['b'] = hislack(df['a'].values, 3)

但它返回以下内容：

a     b

1.0   3.9
1.5   3.9
1.3   3.9
1.2   3.9
1.9   3.9
0.8   3.9

这只是最后一行的结果：
0.8+1.9+1.2=3.9

因此，预期产出为：

a     b

1.0   Nan
1.5   Nan
1.3   3.8
1.2   4.0
1.9   4.4
0.8   3.9

如何防止对所有行应用相同的公式结果？
您需要：


或：

一般来说，您可以执行以下操作：
df['a'].rolling（window）.apply（fun）
将
窗口的
参数传递给
rolling
，并将函数传递给
apply

df['a'].rolling(3).sum()       # here 3 is the window parameter for your function and sum
                               # is the function/operation you want to apply to each window
#0    NaN
#1    NaN
#2    3.8
#3    4.0
#4    4.4
#5    3.9
#Name: a, dtype: float64

df['a'].rolling(3).apply(sum)