Python 有没有办法在熊猫身上做滚动排名？

我试图在N天的滚动周期内，在一列中对一些值进行排序，而不是在整个集合中进行排序。我在这里看到了几种使用rolling_apply的方法，但我已经了解到python中不再使用这种方法。例如，在下表中

A. 01-01-2013 100 02-01-2013 85 03-01-2013 110 04-01-2013 60 05-01-2013 20 06-01-2013 40

---

是的，我们还有一些工作要做，仍然需要

滚动

，但需要

应用

df.A.rolling(3).apply(lambda x: pd.Series(x).rank(ascending=False)[-1])
01-01-2013    NaN
02-01-2013    NaN
03-01-2013    1.0
04-01-2013    3.0
05-01-2013    3.0
06-01-2013    2.0
Name: A, dtype: float64
 

---

谢谢。[-1]代表什么？在我的数据中，如果我设置一个较大的滚动窗口，如30或KeyError，当窗口为6或更少时，我会得到整个系列的结果NaN。@evacoder，它会选择每次滚动的最后一行，因为滚动返回一个数组和一堆。经过一番努力，在您的帮助下，我终于找到了一个适用于我的数据集的解决方案。我还意识到，在我应用了滚动排名公式后，我的表格排序出现了一个错误，这使计算变得混乱。rank_pos=lambda x:pd.Series（x）.rank（升序=False）.iloc[-1]js_sales_raw['sales_rank']=js_sales_raw['rate_of_sale_i'].rolling（window=30，center=False）。应用（rank_pos）如果性能是一个问题，您可能希望查看此线程：具体地说。