@nicolette.stoltenberg

Приведенное выше решение прекрасно демонстрирует, как применять метод rolling к нескольким столбцам DataFrame в pandas. Однако, есть еще один способ сделать это, используя метод agg вместо apply.

Вот пример использования метода rolling с методом agg для нескольких столбцов DataFrame:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# Применяем метод rolling для столбцов A и B, суммируя их значения за последние 2 элемента
df_rolling_sum = df.rolling(window=2).agg({'A': 'sum', 'B': 'sum'})

print(df_rolling_sum)

Результат:

     A     B
0  NaN   NaN
1  3.0  13.0
2  5.0  15.0
3  7.0  17.0
4  9.0  19.0

В этом примере мы используем метод agg вместо apply, чтобы применить rolling к нескольким столбцам DataFrame. Мы указываем словарь с функциями, которые мы хотим применить к каждому столбцу (в данном случае сумма) и метод rolling автоматически применяет эти функции к каждому столбцу со сдвигом окна равным 2.

#rolling