如何将DataFrame列中回溯n行的滚动值合并为单个单元格整数？

要实现回溯n行拼接成整数的需求，你可以使用Pandas的rolling窗口结合自定义函数来高效处理，下面是具体实现：

示例代码 #

import pandas as pd

# 构造测试数据
df = pd.DataFrame({'Streak': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})
n = 3  # 回溯窗口大小

# 生成拼接后的历史列
df['Streak History'] = df['Streak'].rolling(window=n).apply(
    lambda x: int(''.join(map(str, x))),
    raw=False
)

# 前n-1行数据不足窗口大小，设置为NaN
df.loc[:n-2, 'Streak History'] = pd.NA

print(df)

运行后输出结果：

Streak  Streak History
0       1             <NA>
1       2             <NA>
2       3             123
3       4             234
4       5             345
5       6             456
6       7             567
7       8             678
8       9             789

代码解释 #

1. rolling(window=n)：创建一个大小为n的滑动窗口，每个窗口包含当前行及之前n-1行的数据
2. apply自定义函数：对每个窗口内的元素依次转为字符串，拼接后再转为整数
3. 设置前n-1行为NaN：因为前n-1行没有足够的回溯数据，不符合窗口要求，直接设为缺失值

原代码问题分析 #

你之前的代码错误在于：

• 循环中直接将shift(x)返回的整个Series转为字符串拼接，得到的是整个Series的文本表示（而非每行对应的值），导致最终结果既不是正确的拼接值，也无法匹配DataFrame的行长度
• 没有针对每行单独处理回溯逻辑，而是试图一次性拼接整个列，逻辑方向错误

如果数据量较小，也可以用循环遍历每行的方式实现：

def get_streak_history(df, n):
    result = []
    for idx in range(len(df)):
        if idx < n - 1:
            result.append(pd.NA)
        else:
            # 提取当前行及前n-1行的数值
            window_vals = df['Streak'].iloc[idx - n + 1: idx + 1].astype(str)
            result.append(int(''.join(window_vals)))
    return result

df['Streak History'] = get_streak_history(df, 3)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Trav