Python Aggregate sum over dataframe with conditions

Question

我有一个数据帧，看起来像这样：

stuff datetime value
A 1/1/2019 3
A 1/2/2019 4
A 1/3/2019 5
A 1/4/2019 6
...

我想创建一个新的数据帧，如下所示：

stuff avg_3 avg_4 avg_5
A 3.4 4.5 5.5
B 2.3 4.2 6.1

其中，avg_3是指从今天算起最近3天的平均值，avg_4是指从今天算起最近4天的平均值，等等，按物料分组

我该怎么做？

我当前的代码：

df.groupby('stuff').apply(lambda x: pd.Series(dict(
    day_3=(x.datetime > datetime.now() - timedelta(days = 3)).mean(),
    day_7=(x.datetime > datetime.now() -timedelta(days = 7)).mean())))

提前感谢

Answer 1

在groupby之前创建布尔掩码，通过assign添加新列，并使用mean添加groupby

m1 = df.datetime >  pd.datetime.now() - pd.Timedelta(days = 3)
m2 = df.datetime >  pd.datetime.now() - pd.Timedelta(days = 7)

df = df.assign(day_3=m1, day_7=m2).groupby('stuff')['day_3','day_7'].mean()