如何在熊猫中获得滚动组我需要以下组（1,2），然后是组（2,3），然后是组（3,4），依此类推。我能做的最好的事情是组（1,2），然后分组（3,4）。我将组1添加到组2中。然后下一个迭代是组（2,3）。我采用第2组的新更新值，并将它们添加到第3组的原始值。然后，我将那些第3组的新更新的值添加到第4组的原始值中，这样我们得到：
其中最重要的部分是，不要卡在以正确的顺序添加值上，最重要的是，我想更新组，我要使用组1的值来更新组2（我的帖子是只是一个示例），然后在下一个转换中，我希望我在group2中更新的那些新组值来更新下一个组3。然后在下一个转换或应用中，我希望那些新的组3值以便我可以更新组4。我希望这是有道理的
num group
1 1
2 1
2 1
4 1
5 2
6 2
7 2
8 2
9 3
10 3
11 3
12 3
13 4
14 4
15 4
16 4
df=pd.read_clipboard()
我希望我的第一个小组如下。第二组已将其值添加到第一组：
1 1
2 1
3 1
4 1
6 2
8 2
10 2
14 2
由于将第一组添加到第二组，因此我的第二组将有望成为新的修改值。第3组将其原始值添加到第2组的新值中：
6 2
8 2
10 2
14 2
15 3
18 3
21 3
26 3
我的第三个组是第3组的新值。第4组将是第3组按顺序添加的原始值：
15 3
18 3
21 3
26 3
29 4
33 4
36 4
42 4
我试过了
df.groupby(np.arrange(len(df))//4))
，除了只按组（1,2）进行拆分外，下一个组为（3,4）。我需要（1,2），（2,3），（3,4）。这是由于我要处理第1组以得出第2组的值。然后，我使用组2创建组3的值。然后，我使用组3来确定组4的值。任何帮助，将不胜感激。我举了一个简单的例子，因为我不需要在与小组进行的工作方面的帮助，我只需要知道如何进行类似的分组即可。
同样，这只是一个示例，其中最重要的部分是，不要卡在以正确的顺序添加值的过程中，我并不是要测试任何人。真的最重要的是，我想更新组，我要用组1的值来更新组2（我的帖子只是一个例子），然后在下一个转换中，我要在组2中更新那些新的组值更新下一个组，即3。然后在下一个转换或应用中，我想要那些新的组3值，以便我可以更新组4。我希望这是有道理的
最佳答案
我会做
s=df.group.drop_duplicates()
l=[df.loc[df.group.isin([x,y])]for x , y in zip(s.iloc[1:],s.shift().iloc[1:])]
更新资料
df['num']=df['num'].groupby(df.groupby('group').cumcount()).cumsum()
s=df.group.drop_duplicates()
l=[df.loc[df.group.isin([x,y])]for x , y in zip(s.iloc[1:],s.shift().iloc[1:])]
l[0]
num group
0 1 1
1 2 1
2 2 1
3 4 1
4 6 2
5 8 2
6 9 2
7 12 2
关于python - 您如何在 Pandas 中建立组合的滚动小组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/59549155/