複数のローリング機能をローリングオブジェクトによって複数のパンダグループの列に適用しますか？

Question

私は次の操作を行うために探しています：すべてのを取り、得られた構造の中で（時間単位与えられた）

を、グループごとに

1. グループのデータフレーム

2. をタイムウィンドウを生成複数のローリング・サマリー統計関数を適用して、結果に各グループ/時間ウィンドウの組み合わせのサマリー統計が含まれるようにします。

   gps_time,name,val_x,val_y 
   2017-07-04 11:20:23.423,bob,0.963,0.201 
   2017-07-04 11:20:24.492,bob,0.964,0.203 
   2017-07-04 11:20:24.499,bob,0.962,0.210 
   2017-07-04 11:20:25.627,sarah,0.893,0.010 
   2017-07-04 11:20:28.627,sarah,0.894,0.012 
   2017-07-04 11:20:29.613,sarah,0.895,0.014 
   2017-07-04 11:20:29.630,larry,-0.423,0.231 
   2017-07-04 11:20:30.423,larry,-0.431,0.22 
   2017-07-04 11:20:30.428,larry,-0.432,0.222 
   

   上記データのための所望の出力、名前によって1秒のウィンドウとグループ化：私はき

   name,gps_time,val_x_mean,val_x_med,val_y_mean,val_y_med 
   bob,2017-07-04 11:20:23.423,0.963,0.963,0.201,0.201 
   bob,2017-07-04 11:20:24.492,0.963,0.963,0.2065,0.2065 
   sarah,2017-07-04 11:20:25.627,0.893,0.89,0.010,0.010 
   sarah,2017-07-04 11:20:28.627,0.8945,0.8945,0.013,0.013 
   larry,2017-07-04 11:20:30.423,-0.4287,-0.431,0.336,0.222 
   

   ここ

は、例えばデータセットでありますリストの理解を使用してデータフレームを生成しようとしましたが、プロセスは非常に遅く、すべての列に対して呼び出す必要があります。

Answer 1

のはpd.Grouperでgroupbyを使用してみましょう：

df_out = df.groupby([pd.Grouper(freq='S', key='gps_time'),'name']).agg(['mean','median']) 
df_out.columns = df_out.columns.map('_'.join) 
df_out.reset_index() 

は出力：

   gps_time name val_x_mean val_x_median val_y_mean \ 
0 2017-07-04 11:20:23 bob  0.9630  0.9630  0.2010 
1 2017-07-04 11:20:24 bob  0.9630  0.9630  0.2065 
2 2017-07-04 11:20:25 sarah  0.8930  0.8930  0.0100 
3 2017-07-04 11:20:28 sarah  0.8940  0.8940  0.0120 
4 2017-07-04 11:20:29 larry  -0.4230  -0.4230  0.2310 
5 2017-07-04 11:20:29 sarah  0.8950  0.8950  0.0140 
6 2017-07-04 11:20:30 larry  -0.4315  -0.4315  0.2210 

    val_y_median 
0  0.2010 
1  0.2065 
2  0.0100 
3  0.0120 
4  0.2310 
5  0.0140 
6  0.2210