Polars中map_groups接收数据顺序及滚动回归的技术问询

针对你提供的代码：

rolled = (
    joined.sort("thing", "date")
    .rolling("date", period="20d", group_by="thing")
    .map_groups(func, None)
)

问题1：map_groups是否按顺序接收DataFrame？ #

是的。这里的map_groups接收的是每个滚动窗口对应的子数据集，由于你提前对整个joined按thing和date做了全局排序，每个滚动窗口的子数据集会继承这个排序逻辑——同一thing分组内的窗口数据，行顺序始终和全局排序后的date升序保持一致。

问题2：上述代码中的func是否会接收按date排序的数据？ #

肯定会。全局sort("thing", "date")已经确保了：

• 先按thing分组聚合
• 每个thing组内的行严格按date从小到大排列

后续的rolling窗口基于这个已排序的数据集生成，所以每个传入func的窗口子DataFrame，内部行的date必然是升序状态。这正好满足你识别窗口最后一个date的需求——直接通过df["date"].iloc[-1]就能获取当前窗口的最后日期。

额外提示：如果需要进一步强化窗口内的排序稳定性，可以在rolling参数中添加by="date"，不过基于你已有的全局排序操作，这一步并非必须。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者burk