Grouping gleitendes Fenster verwendet und Transponieren

Question

A Datenrahmen (DF) enthalten zwei Spalten wie folgt:

A B 
46 0 
45 1 
46 1 
51 1 
47 1 
46 1 
45 0 
48 0 
47 0 
45 1 
49 1 

I ein gleitendes Fenster Art der Gruppierung für jede drei Zeilen entwerfen müssen, so dass:

1 Nehmen) erste drei Reihen, transponieren Spalt (A) und fügen dritten Eintrag der Kolonne (B), so erhalten wir eine Reihe von vier Spalten wie folgt:

46 45 46 1 

2) Dann um eine Zeile nach unten zu verschieben (dh Start aus Reihe 2 in Origina l df), wiederhole Schritt-1, so erhalten wir die zweite Ausgabe wie folgt.

45 46 51 1 

3) Bei jeder Iteration erhalten wir die aufeinanderfolgende Ausgabe wie folgt:

46 51 47 1 
51 47 46 1 
47 46 45 0 
... 

Zusammenfassend ist die gewünschte Ausgabe ist -

46 45 46 1 
45 46 51 1 
46 51 47 1 
51 47 46 1 
47 46 45 0 
... 

Answer 1

Hier ist eine Lösung mit numpy ‚s stride_tricks -

as_strided = np.lib.stride_tricks.as_strided 

w = 3 # window size 

i = as_strided(df.A.values, (len(df) - (w - 1), w), df.A.strides * 2) 
j = df[['B']].values[(w - 1):] 

np.hstack((i, j)) 

array([[46, 45, 46, 1], 
     [45, 46, 51, 1], 
     [46, 51, 47, 1], 
     [51, 47, 46, 1], 
     [47, 46, 45, 0], 
     [46, 45, 48, 0], 
     [45, 48, 47, 0], 
     [48, 47, 45, 1], 
     [47, 45, 49, 1]]) 

Answer 2

Hier ist ein numpy und Python-Ansatz

def get_list(x,m) : return list(zip(*(x[i:] for i in range(m)))) 

A = np.array(get_list(df['A'],3)) 
B = np.array(get_list(df['B'],3))[:,-1] 
new = np.append(A,B[:,None],1) 

array([[46, 45, 46, 1], 
     [45, 46, 51, 1], 
     [46, 51, 47, 1], 
     [51, 47, 46, 1], 
     [47, 46, 45, 0], 
     [46, 45, 48, 0], 
     [45, 48, 47, 0], 
     [48, 47, 45, 1], 
     [47, 45, 49, 1]]) 

Wie @coldspeed die Conversions Zeit und sind wenig computaionally teuer, so können wir eine einfache Liste Verständnis verwenden dh

A = get_list(df['A'],3) 
B = get_list(df['B'],3) 
new = [(*i,j[-1]) for i,j in zip(A,B)] 

[(46, 45, 46, 1), 
(45, 46, 51, 1), 
(46, 51, 47, 1), 
(51, 47, 46, 1), 
(47, 46, 45, 0), 
(46, 45, 48, 0), 
(45, 48, 47, 0), 
(48, 47, 45, 1), 
(47, 45, 49, 1)]