基于日期计算过去7天AcuteLegs负荷总和的Python问题

针对需求中缺失日期需按0计入7天总和的要求，我们需要先补全完整日期序列，再基于时间窗口计算滚动总和，具体步骤如下：

步骤1：标准化日期格式与索引 #

先将Date列转换为datetime类型，并设置为DataFrame索引，为后续日期操作做准备：

import pandas as pd

# 假设原始数据存储在df中
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index('Date')

步骤2：补全缺失日期 #

生成从数据最小日期到最大日期的完整每日序列，并用0填充缺失日期的AcuteLegs_1day值：

# 生成覆盖所有日期的完整序列
full_date_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='D')
# 重新索引，缺失日期的负荷值填充为0
df_full = df.reindex(full_date_range, fill_value=0)

步骤3：计算符合要求的7天总和 #

使用时间窗口滚动求和，设置window='7D'指定7天周期，closed='left'确保计算当前日期**之前7天（不含当天）**的总和，与你原代码shift(1)的逻辑对齐：

df_full['AcuteLegs_7days'] = df_full['AcuteLegs_1day'].rolling(window='7D', closed='left').sum()

步骤4：还原原始数据的日期行 #

最后筛选出原始数据中存在的日期，得到最终结果：

# 还原回原始日期的记录，并重置索引
df_final = df_full.loc[df.index].reset_index().rename(columns={'index': 'Date'})

结果验证 #

以2021-12-13为例，过去7天覆盖2021-12-06至2021-12-12，其中12-06至12-08无数据（按0计算），12-09为450、12-10为840，12-11至12-12为0，总和为1290，这就是2021-12-13对应的AcuteLegs_7days值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者E Jager de