我就廢話不多說了，大家還是直接看程式碼吧！

import pandas as pd

def get_under_rolling(df,window,user,name):
  df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1]
  return df

if __name__ == '__main__':
  df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[2,5,6]})
  # 把b列向下取值作為新的c列
  df = get_under_rolling(df,window=3,user='b',name='c')

原始df

新的df

補充知識：python：利用rolling和apply對DataFrame進行多列滾動，資料框滾動

看程式碼~

# 設定一個初始資料框
df1 = [1,5]
df2 = [2,6]
df = pd.DataFrame({'a':list(df1),'b':list(df2)})
print(df)

  a b
 0 1 2
 1 2 3
 2 3 4
 3 4 5
 4 5 6

下面是滾動函式

# 多列滾動函式
# handle對滾動的資料框進行處理
def handle(x,df,name,n):
  df = df[name].iloc[x:x+n,:]
  print(df)
  return 1
# group_rolling 進行滾動 
# n：滾動的行數
# df：目標資料框
# name：要滾動的列名
def group_rolling(n,name):
  df_roll = pd.DataFrame({'a':list(range(len(df)-n+1))})
  df_roll['a'].rolling(window=1).apply(lambda x:handle(int(x[0]),n),raw=True)

對初始資料框進行滾動

其中：

n=2，name=[‘a',‘b']
group_rolling(n=2,df=df,name=['a','b'])

每次滾動的結果如下：

  a b
0 1 2
1 2 3

  a b
1 2 3
2 3 4

  a b
2 3 4
3 4 5

  a b
3 4 5
4 5 6

以上這篇python 實現rolling和apply函式的向下取值操作就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。