Прокатка group_by, но усечение каждого значения в полночь ⇐ Python

[Anonymous]

Скажем, у меня есть следующий DataFrame:
import polars as pl
import numpy as np
from datetime import datetime

df = pl.DataFrame({'ts': pl.datetime_range(datetime(2020, 1, 1), datetime(2020, 1, 10), '1h', eager=True)})
df = df.with_columns(value=pl.Series(np.arange(len(df))))

In [62]: df
Out[62]:
shape: (217, 2)
┌─────────────────────┬───────┐
│ ts ┆ value │
│ --- ┆ --- │
│ datetime[μs] ┆ i64 │
╞═════════════════════╪═══════╡
│ 2020-01-01 00:00:00 ┆ 0 │
│ 2020-01-01 01:00:00 ┆ 1 │
│ 2020-01-01 02:00:00 ┆ 2 │
│ 2020-01-01 03:00:00 ┆ 3 │
│ … ┆ … │
│ 2020-01-09 21:00:00 ┆ 213 │
│ 2020-01-09 22:00:00 ┆ 214 │
│ 2020-01-09 23:00:00 ┆ 215 │
│ 2020-01-10 00:00:00 ┆ 216 │
└─────────────────────┴───────┘

Что я хотел бы получить для каждой строки:

• рассмотреть все строки, которые находятся между 3 днями раньше и в полночь того же дня
• вычислите среднее значение

Так, например, для строки 2020- 01-09 23:00:00, я хотел бы рассмотреть строки, где ts больше или равно 2020-01-06 00:00:00 и меньше 2020- 01-09 00:00:00 и возьмите среднее значение столбца «значение».
Ожидаемый результат:
shape: (217, 2)
┌─────────────────────┬───────┐
│ ts ┆ value │
│ --- ┆ --- │
│ datetime[μs] ┆ i64 │
╞═════════════════════╪═══════╡
│ 2020-01-01 00:00:00 ┆ null │
│ 2020-01-01 01:00:00 ┆ null │
│ 2020-01-01 02:00:00 ┆ null │
│ 2020-01-01 03:00:00 ┆ null │
│ … ┆ … │
│ 2020-01-09 21:00:00 ┆ 155.5 │
│ 2020-01-09 22:00:00 ┆ 155.5 │
│ 2020-01-09 23:00:00 ┆ 155.5 │
│ 2020-01-10 00:00:00 ┆ 179.5 │
└─────────────────────┴───────┘

Как я рассчитал ожидаемый результат:
df.filter(
(pl.col("ts") >= datetime(2020, 1, 6)) & (pl.col("ts") < datetime(2020, 1, 9))
).mean()
df.filter(
(pl.col("ts") >= datetime(2020, 1, 7)) & (pl.col("ts") < datetime(2020, 1, 10))
).mean()


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/760 ... t-midnight