基于另一列条件的dask滚动求和

Question

我有这样的数据帧：

   STOREID VARIANT_ARTICLE   PO_DATE  UNITSUM
0    st123           12345  20200427      9.0
1    st123           12345  20200428      3.0
2    st123           12345  20200429     13.0
3    st123           12345  20200430      7.0
4    st123           12345  20200501     16.0
5    st123           12345  20200502      3.0
6    st123           12345  20200503      5.0
7    st123           12345  20200504     10.0
8    st123           12345  20200505      3.0
9    st123           12345  20200506      7.0
10   st123           12345  20200507     29.0
11   st123           12345  20200508      4.0
12   st123           12345  20200509      9.0
13   st123           12345  20200510      8.0
14   st123           12345  20200511      5.0
15   st123           12345  20200513      8.0
16   st123           12345  20200514      2.0
17   st123           12345  20200515      2.0
18   st123           12345  20200516      2.0

我想计算rolling{}和avg列的UNITSUM。 这里的问题是，我需要计算过去4天（例如）的数据，而不是之前的4条记录，这基本上意味着，对于我的示例中的15th行，要聚合的日期范围是20200510 - 20200513。由于20200512没有条目，我们对3个可用行进行聚合，并且在计算中不包括20200509（就像滚动函数中的pandas）

有没有办法做到这一点

编辑：我必须使用dask-dataframeAPI实现这一点

Answer 1

dask数据帧具有与熊猫API相同的语法：

In [38]: ddf = dask.datasets.timeseries()

In [39]: ddf.head()
Out[39]:
                       id    name         x         y
timestamp
2000-01-01 00:00:00  1003  George -0.287285  0.773949
2000-01-01 00:00:01   992  Oliver -0.738190  0.893916
2000-01-01 00:00:02   972   Jerry  0.080410 -0.972037
2000-01-01 00:00:03   970  George -0.402327  0.034718
2000-01-01 00:00:04  1034   Alice -0.694517  0.646178

In [40]: ddf.x.rolling(4).agg({'sum': 'sum', 'mean': 'mean'}).head()
Out[40]:
                          sum      mean
timestamp
2000-01-01 00:00:00       NaN       NaN
2000-01-01 00:00:01       NaN       NaN
2000-01-01 00:00:02       NaN       NaN
2000-01-01 00:00:03 -1.347393 -0.336848
2000-01-01 00:00:04 -1.754625 -0.438656