DataFrameでgroupbyして移動平均等の統計量を計算する

売上の移動平均・最大・最小・標準偏差・最頻値を計算したい場合のコードは以下。以外と手こずった。。

    return sales.groupby([STORE_ID, ITEM_ID])[SALES_COUNT_LAG_1].rolling(window)\
        .agg(["mean", "max", "min", "std", lambda x: x.mode()[0]]) \
        .reset_index().set_index("seq_idx").drop(columns=[STORE_ID, ITEM_ID]).astype("float32")

rollingメソッドにoffset引数があることを期待したけど、なかったので例えば1日前～15日前までの移動平均を計算したい場合は 1日前の売上 列をまず作り、それの移動平均を計算する。 ホントは以下のようにshiftを挟むだけでいいのかも知れないが、今回は別の特徴量にした。 sales.groupby([STORE_ID, ITEM_ID])[SALES_COUNT].shift(1).rolling...

参考：

stackoverflow.com