如何使用group by仅对最近365天的pandas数据帧进行滚动求和

在使用pandas对数据帧进行滚动求和时，可以通过以下步骤仅对最近365天的数据进行求和：

1. 首先，确保数据帧中的日期列是日期时间类型。如果不是，可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为日期时间类型。
2. 接下来，将数据帧按照日期列进行排序，确保最新的日期在最前面。可以使用df.sort_values()函数进行排序。
3. 使用pd.DateOffset()函数获取当前日期前365天的日期。例如，可以使用current_date = pd.to_datetime('today') - pd.DateOffset(days=365)获取当前日期前365天的日期。
4. 使用布尔索引选择日期大于等于当前日期前365天的数据。可以使用df[df['日期列'] >= current_date]进行筛选。
5. 对筛选后的数据帧使用groupby()函数进行分组，并使用sum()函数进行求和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设数据帧名为df，日期列名为'date'，求和列名为'value'

# 将日期列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按照日期列进行排序
df = df.sort_values('date')

# 获取当前日期前365天的日期
current_date = pd.to_datetime('today') - pd.DateOffset(days=365)

# 筛选最近365天的数据
recent_data = df[df['date'] >= current_date]

# 对筛选后的数据进行分组求和
sum_by_group = recent_data.groupby('group_column')['value'].sum()

在上述代码中，需要将代码中的df替换为实际的数据帧名称，date替换为实际的日期列名称，value替换为实际的求和列名称，group_column替换为实际的分组列名称。

这样，就可以使用groupby()函数对最近365天的数据进行滚动求和了。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的数据分析产品-云数据仓库（TencentDB for TDSQL）的介绍：https://cloud.tencent.com/product/tdsql