Pandas滚动窗口生成状态标志方法

本文介绍了一种利用 Pandas 库中的 `groupby.rolling` 函数，高效生成状态标志位的实用技巧。面对海量数据分析中，需要根据连续时间段内的状态变化进行数据标记的常见需求，传统循环方法效率低下。本文提供了一种更优的解决方案，通过将时间列转换为 Pandas Period 类型，并结合滚动窗口和 `max()` 函数，避免了低效循环，显著提升数据处理速度。文章通过实例代码详细展示了如何根据过去一段时间的状态，生成相应的标志位，例如判断用户活跃状态。掌握此技巧，能有效优化数据处理流程，提升数据分析效率，尤其适用于处理大规模数据集。

本文将介绍一种使用 Pandas 库中的 groupby.rolling 函数，根据连续时间段内的状态列高效生成标志位的教程。该方法避免了低效的循环操作，特别适用于处理包含大量数据（例如，数百万行）的数据集。通过示例代码和详细解释，读者将能够理解并应用此技术，以优化数据处理流程。

问题背景

在数据分析中，经常需要根据一段时间内的状态变化来标记数据。例如，根据用户在过去 12 个月内的活跃状态来判断其是否为活跃用户。如果使用循环遍历每一行数据，效率会非常低下。本文将介绍如何使用 Pandas 的滚动窗口函数 groupby.rolling 来高效地解决这类问题。

使用 groupby.rolling 函数

groupby.rolling 函数允许我们对分组数据应用滚动窗口计算。结合 max() 函数，可以方便地判断在指定窗口期内是否存在满足条件的状态。

示例数据

假设我们有以下 Pandas DataFrame：

import pandas as pd

data = {'ID': ['A'] * 13,
        'Period': ['2020-10-28', '2020-11-28', '2020-12-28', '2021-01-28', '2021-02-28', '2021-03-28',
                   '2021-04-28', '2021-05-28', '2021-06-28', '2021-07-28', '2021-08-28', '2021-09-28',
                   '2021-10-28'],
        'status': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

解决方案

以下代码展示了如何使用 groupby.rolling 函数生成标志位：

import pandas as pd

data = {'ID': ['A'] * 13,
        'Period': ['2020-10-28', '2020-11-28', '2020-12-28', '2021-01-28', '2021-02-28', '2021-03-28',
                   '2021-04-28', '2021-05-28', '2021-06-28', '2021-07-28', '2021-08-28', '2021-09-28',
                   '2021-10-28'],
        'status': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Flag'] = (df
      .assign(Period=pd.to_datetime(df['Period']).dt.to_period('M'))
      [::-1]
      .groupby('ID').rolling(12, on='Period', min_periods=1)
      ['status'].max()[::-1].to_numpy()
)

print(df)

代码解释：

1. df.assign(Period=pd.to_datetime(df['Period']).dt.to_period('M')): 将 'Period' 列转换为 Pandas Period 类型，精度为月。这是使用滚动窗口的必要步骤。
2. [::-1]: 反转 DataFrame 的顺序。 这是因为我们希望从最早的日期开始计算滚动窗口，以便确定未来 12 个月内是否存在状态为 1 的情况。
3. groupby('ID').rolling(12, on='Period', min_periods=1): 按 'ID' 列分组，并创建一个滚动窗口，窗口大小为 12 个月。min_periods=1 确保即使窗口内的数据点少于 12 个月，也会进行计算。
4. ['status'].max(): 计算每个滚动窗口内 'status' 列的最大值。如果窗口内存在任何一个状态为 1，则最大值为 1，否则为 0。
5. [::-1].to_numpy(): 再次反转结果顺序，使其与原始 DataFrame 的顺序一致，并将结果转换为 NumPy 数组。
6. df['Flag'] = ...: 将计算得到的标志位赋值给新的 'Flag' 列。

考虑仅前序期间

如果需要仅考虑当前期间之前的期间，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = {'ID': ['A'] * 13,
        'Period': ['2020-10-28', '2020-11-28', '2020-12-28', '2021-01-28', '2021-02-28', '2021-03-28',
                   '2021-04-28', '2021-05-28', '2021-06-28', '2021-07-28', '2021-08-28', '2021-09-28',
                   '2021-10-28'],
        'status': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Flag'] = (df
      .assign(Period=pd.to_datetime(df['Period']).dt.to_period('M'))
      .set_index('Period')
      [::-1]
      .groupby('ID')['status']
      .transform(lambda g: g.rolling(12, min_periods=1)
                            .max().shift(fill_value=0)
                 )
      .to_numpy()[::-1]
)

print(df)

代码解释：

1. .set_index('Period'): 将 'Period' 列设置为索引。
2. .transform(lambda g: g.rolling(12, min_periods=1).max().shift(fill_value=0)): 使用 transform 函数对每个分组应用滚动窗口计算。shift(fill_value=0) 将结果向下移动一位，并用 0 填充缺失值，从而确保仅考虑前序期间。

总结

使用 Pandas 的 groupby.rolling 函数可以高效地生成基于连续时间段的状态标志。这种方法避免了低效的循环操作，特别适用于处理大规模数据集。通过将时间列转换为 Period 类型，并结合 max() 和 shift() 函数，可以灵活地实现各种状态标志的生成需求。在实际应用中，可以根据具体情况调整窗口大小和计算逻辑，以满足不同的业务需求。

到这里，我们也就讲完了《Pandas滚动窗口生成状态标志方法》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！