如何计算滚动idxmax

Question

考虑 pd.Series s

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed([3,1415])
s = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 10), list('abcdefghij'))
s

a    0
b    2
c    7
d    3
e    8
f    7
g    0
h    6
i    8
j    6
dtype: int64

我想获取滚动窗口3的最大值的索引

s.rolling(3).max()

a    NaN
b    NaN
c    7.0
d    7.0
e    8.0
f    8.0
g    8.0
h    7.0
i    8.0
j    8.0
dtype: float64

我想要的是

a    None
b    None
c       c
d       c
e       e
f       e
g       e
h       f
i       i
j       i
dtype: object

我做了什么

s.rolling(3).apply(np.argmax)

a    NaN
b    NaN
c    2.0
d    1.0
e    2.0
f    1.0
g    0.0
h    0.0
i    2.0
j    1.0
dtype: float64

这显然不是我想要的

Answer 1

没有简单的方法可以执行此操作，因为传递给rolling-applied函数的参数是一个普通的numpy数组，而不是pandas
Series，因此它不了解索引。此外，滚动函数必须返回浮点结果，因此，如果它们不是浮点的，则不能直接返回索引值。

这是一种方法：

>>> s.index[s.rolling(3).apply(np.argmax)[2:].astype(int)+np.arange(len(s)-2)]
Index([u'c', u'c', u'e', u'e', u'e', u'f', u'i', u'i'], dtype='object')

这个想法是采用argmax值，并通过添加一个值来表示它们与序列对齐，该值指示我们在序列中的距离。（也就是说，对于第一个argmax值，我们加零，因为它给我们索引到原始序列中从索引0开始的子序列；对于第二个argmax值，我们加一个，因为它给我们索引到a从原始系列的索引1开始的子序列；依此类推）

这样可以得出正确的结果，但是开头不包括两个“ None”值。如果需要，您必须手动将其添加回去。

有一个开放的熊猫问题来添加滚动idxmax。