如何在MultiIndex DataFrame执行groupby/rolling操作后保留日期索引

问题原因 #

你遇到的内层索引丢失问题是Pandas版本差异导致的：

• 你使用的Pandas 1.1.5属于较旧版本，groupby.rolling接口的返回值默认仅保留分组键（也就是此处的id）作为单层级索引，会丢弃原始的内层date索引
• Pandas 1.3.0及之后的版本优化了该接口行为，groupby.rolling默认会保留原始数据的全部索引层级，也就是你在网上看到的示例效果

解决方法 #

无需升级Pandas，两种常用方案都可以得到保留id+date两层索引的结果：

方案1：使用transform直接保留原始索引 #

transform方法会自动保持返回结果和原始输入的索引结构一致，代码最简洁：

df = df.groupby(level='id')['d1'].transform(lambda x: x.rolling(window=2).sum())

如果需要把计算结果作为新列追加到原DataFrame，也可以直接赋值：

df['d1_roll_sum'] = df.groupby(level='id')['d1'].transform(lambda x: x.rolling(2).sum())

方案2：手动替换回原始索引 #

因为groupby.rolling的计算结果顺序和原始数据的顺序完全对应，直接把原始索引赋值给计算结果即可：

# 先保存原始的两层索引
original_index = df.index
# 执行滚动求和计算
df = df.groupby(level='id').rolling(window=2)['d1'].sum()
# 替换回原始索引
df.index = original_index

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Federico Dorato