パンダローリングが適用され、次の反復のためにシリーズが更新されますか？

Question

私は次のシリーズを持っています。自分で定義した関数 "test"をローリングし、すぐに結果をsに更新して、 "test"の次の反復が更新されたsに基づいているようにします。

s = pd.Series(range(5), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=5)) 
s 
2000-01-01 0 
2000-01-02 1 
2000-01-03 2 
2000-01-04 3 
2000-01-05 4 
Freq: D, dtype: int32 

私の自己定義関数は次のようになります。これは私の実際の事例の単純な例です。最初の反復で、返された変数 'update'が100に設定されていて、sを[0、1、100、3、4、...]として更新したいことがわかります。次の反復では、arr.sum（）は（1 + 2 + 3）の代わりに（1 + 100 + 3）に基づいて計算されます。

def test(arr): 
    print(arr) 
    print(arr.sum()) 
    if arr.sum()%3==0: 
     print('True') 
     update=100 
    else: 
     update=arr[-1] 
    return update 
s=s.rolling(window=3).apply(test) 

[ 0. 1. 2.] 
3.0 
True 
[ 1. 2. 3.] 
6.0 
True 
[ 2. 3. 4.] 
9.0 
True 

理想的な出力：

[ 0. 1. 2.] 
3.0 
True 

'Update s with 100' 
[ 1. 100. 3.] 
104 

[ 100. 3. 4.] 
107 

Answer 1

私はdataframe.rollingは、元のデータフレーム上で動作していると思うだけで、それが実際にローリング変換を提供します。データフレームのローリングウィンドウで変更されたデータは、結果として生じるローリングウィンドウでは更新されません。

実際に私は同じ問題に直面しています。これまで私が使用していた代替方法は、各ローリングウィンドウを手動でループし、ロジックをループ内に置くことでした。私はそれが遅いことを知っていますが、これを行うためのよりよい方法があるかどうかはわかりません。

ところで、同じ質問を他の人に頼まれる： Sliding window iterator using rolling in pandas

Why doesn't my pandas rolling().apply() work when the series contains collections?