Python中如何对DataFrame每行连续4值滚动求和（含空值处理）

问题说明 #

原始DataFrame如下：

A      B     C     D      E     F   G
     1      2    3     4      4     5   5
    100   100   Na    100   100    10  5

需要生成新的DataFrame，计算每行连续4个值的滚动求和：

• 第一行：1+2+3+4对应D列结果，2+3+4+4对应E列结果，3+4+4+5对应F列结果，4+4+5+5对应G列结果
• 计算过程中只要包含空值，结果就为空值
• 期望输出：

D     E     F      G
       10    13    16     18  
       Na    Na    Na     215

解决方案 #

使用Pandas的rolling方法按行处理，结合min_periods参数实现空值判断，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 100],
    'B': [2, 100],
    'C': [3, np.nan],
    'D': [4, 100],
    'E': [4, 100],
    'F': [5, 10],
    'G': [5, 5]
})

# 按行执行窗口为4的滚动求和，要求窗口内4个值全非空才计算
rolling_result = df.rolling(window=4, axis=1, min_periods=4).sum()

# 截取从D列开始的结果，匹配期望输出的列范围
final_df = rolling_result.loc[:, 'D':]

print(final_df)

代码解释 #

• rolling(window=4, axis=1)：设置滚动窗口大小为4，指定按行（axis=1）进行滚动计算
• min_periods=4：强制要求窗口内必须有4个非空值才执行求和，否则返回NaN，满足空值判断要求
• loc[:, 'D':]：因为前3列（A、B、C）无法凑齐4个连续值，所以截取从D列开始的结果，与期望输出的列对齐

运行代码后输出结果与期望一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jennifer Therese