Для создания подобия оконной функции SQL, вы можете использовать функциональность библиотеки pandas, называемую "GroupBy".
Оконная функция в SQL позволяет выполнять агрегацию (например, суммирование или вычисление среднего значения) на подмножестве данных, упорядоченных по определенной колонке или столбцу. В pandas вы можете достичь подобного результата, используя методы "groupby" и "transform".
Прежде всего, вам нужно сгруппировать данные по столбцу, по которому хотите выполнять оконные операции, с помощью метода "groupby". Затем вы можете применить нужную функцию (например, сумма или среднее значение) с помощью метода "transform". Наконец, результаты могут быть добавлены в исходный датафрейм для дальнейшей работы с ними.
Например, пусть у вас есть датафрейм "df" со столбцами "группа" и "значение", и вы хотите вычислить среднее значение для каждой группы. Вы можете сделать это следующим образом:
import pandas as pd
# Создание примерного датафрейма
df = pd.DataFrame({'группа': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'значение': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
# Группировка данных и вычисление среднего значения по группе
df['среднее_значение'] = df.groupby('группа')['значение'].transform('mean')
print(df)
В результате будет выведен следующий датафрейм:
группа значение среднее_значение 0 A 1 1.5 1 A 2 1.5 2 B 3 3.5 3 B 4 3.5 4 C 5 5.5 5 C 6 5.5
Здесь мы сгруппировали данные по столбцу "группа" и применили метод "transform" с функцией "mean" для столбца "значение". Результаты, то есть среднее значение для каждой группы, затем были добавлены в новый столбец "среднее_значение".
Таким образом, вы можете использовать подобие оконной функции SQL на pandas, используя метод "groupby" и метод "transform" для выполнения агрегации на подмножестве данных, сгруппированных по определенной колонке.