如何计算滚动 idxmax

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

没有简单的方法可以做到这一点，因为传递给滚动应用函数的参数是一个普通的 numpy 数组，而不是 pandas Series，所以它不知道索引。此外，滚动函数必须返回浮点数结果，因此如果不是浮点数，它们就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')

这个想法是获取 argmax 值，并通过添加一个指示我们在系列中的位置的值来将它们与系列对齐。 （也就是说，对于第一个 argmax 值，我们添加零，因为它为我们提供了从原始序列中索引 0 开始的子序列的索引；对于第二个 argmax 值，我们添加了 1，因为它为我们提供了原始系列中从索引 1 开始的子序列；等等）

这给出了正确的结果，但不包括开头的两个“None”值；如果您需要的话，您必须手动将它们添加回来。

有一个开放的 pandas 问题 https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/9481添加滚动 idxmax。