如何在前瞻性的基础上使用Pandas rolling_ *函数

Question

假设我有一个时间序列：

In[138] rng = pd.date_range('1/10/2011', periods=10, freq='D')
In[139] ts = pd.Series(randn(len(rng)), index=rng)
In[140]
Out[140]:
2011-01-10    0
2011-01-11    1
2011-01-12    2
2011-01-13    3
2011-01-14    4
2011-01-15    5
2011-01-16    6
2011-01-17    7
2011-01-18    8
2011-01-19    9
Freq: D, dtype: int64

如果使用rolling_ *函数之一，例如rolling_sum，则可以得到想要的行为，用于向后看的滚动计算：

In [157]: pd.rolling_sum(ts, window=3, min_periods=0)
Out[157]: 
2011-01-10     0
2011-01-11     1
2011-01-12     3
2011-01-13     6
2011-01-14     9
2011-01-15    12
2011-01-16    15
2011-01-17    18
2011-01-18    21
2011-01-19    24
Freq: D, dtype: float64

但是，如果我想做一笔前瞻性的款项怎么办？我已经尝试过这样的事情：

In [161]: pd.rolling_sum(ts.shift(-2, freq='D'), window=3, min_periods=0)
Out[161]: 
2011-01-08     0
2011-01-09     1
2011-01-10     3
2011-01-11     6
2011-01-12     9
2011-01-13    12
2011-01-14    15
2011-01-15    18
2011-01-16    21
2011-01-17    24
Freq: D, dtype: float64

但这不完全是我想要的行为。我正在寻找的输出是：

2011-01-10    3
2011-01-11    6
2011-01-12    9
2011-01-13    12
2011-01-14    15
2011-01-15    18
2011-01-16    21
2011-01-17    24
2011-01-18    17
2011-01-19    9

即-我想要“当前”天加上接下来的两天的总和。我目前的解决方案还不够，因为我担心边缘会发生什么。我知道我可以通过设置两个分别移动1天和2天的列，然后将三列相加来手动解决此问题，但是必须有一个更优雅的解决方案。

Answer 1

为什么不只是在相反的系列上做（并反过来回答）：

In [11]: pd.rolling_sum(ts[::-1], window=3, min_periods=0)[::-1]
Out[11]:
2011-01-10     3
2011-01-11     6
2011-01-12     9
2011-01-13    12
2011-01-14    15
2011-01-15    18
2011-01-16    21
2011-01-17    24
2011-01-18    17
2011-01-19     9
Freq: D, dtype: float64