区域中最近匹配邻域的pandas值之和

在Pandas中，如果你想计算区域中最近匹配邻域的值之和，你可以使用groupby结合transform方法

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和transform计算每个组的值之和
df['sum_in_group'] = df.groupby('group')['value'].transform('sum')

print(df)

输出：

  group  value  sum_in_group
0     A       1             8
1     A       2             8
2     B       3            13
3     B       4            13
4     A       5             8
5     B       6            13

在这个例子中，我们首先创建了一个包含group和value列的示例DataFrame。然后，我们使用groupby方法按group列对数据进行分组，并使用transform方法计算每个组的value列之和。最后，我们将计算得到的和添加到新的sum_in_group列中。

如果你想计算最近匹配邻域的值之和，你需要首先确定如何定义“最近匹配邻域”。这可能涉及到根据某些条件（如时间戳、地理位置等）对数据进行排序和筛选。具体的实现将取决于你的数据和需求。