Python 如何使滚动窗口从pandas中的未来（后续）窗口迭代？

假设我有这样的df：

|id |日期|目标|行|

|1 | 2016-01-01 | 0|

|1 | 2016-02-01 | 0|

|1 | 2016-03-01 | 0|

|1 | 2016-04-01 | 0|

|1 | 2016-05-01 | 1|

|1 | 2016-06-01 | 0|

|1 | 2016-07-01 | 0|

|1 | 2016-08-01 | 0|

我的任务是检查接下来的4个目标行值是否为1-包括当前值，因此它应该为1。（

groupby（'id'）是必需的

）

因此，期望输出如下： |id |日期|目标|行|下一个| 6 |目标

|1 | 2016-01-01 | 0 | 0

|1 | 2016-02-01 | 0 | 1

|1 | 2016-03-01 | 0 | 1

|1 | 2016-04-01 | 0 | 1

|1 | 2016-05-01 | 1 | 1

|1 | 2016-06-01 | 0 | 0

|1 | 2016-07-01 | 0 | 0

|1 | 2016-08-01 | 0 | 0

我试着这样做：

df['next_6_target']=df.groupby（'id'）。滚动（window=6）[['target_row']].max（）。重置索引（drop=True）

然后执行移位-但它给出了错误的结果

在SQL中，解决方案应如下所示：

MAX(target_row) OVER (PARTITION BY ID ORDER BY DATE ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 3 FOLLOWING)

---

pandasql可能的解决方案。有没有办法避免使用它

from pandasql import sqldf
df_final = sqldf("""SELECT id, date, target_row, 
MAX(target_row) OVER (PARTITION BY id ORDER BY date ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 6 FOLLOWING)
FROM df
      """)

---

很高兴看到您在访问/调用pandas数据帧时遇到了问题

以下是基于

滚动（win）

和

max（）

的可能解决方案：

---

哇，可能是索引问题-因为我还需要使用groupby ID。无论如何，感谢您的解决方案，我不知道负移位）

import pandas as pd
d  = dict(row = [0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0])
df = pd.DataFrame(d)

win = 6
df['winMax'] = df.rolling(win).max().shift(-win+1)
print(df)

>
    row  winMax
0     0     0.0
1     0     0.0
2     0     1.0
3     0     1.0
4     0     1.0
5     0     1.0
6     0     1.0
7     1     1.0
8     0     0.0
9     0     NaN
10    0     NaN
11    0     NaN
12    0     NaN
13    0     NaN