Окно прокрутки полярностей во временных рядах с настраиваемым фильтром на основе текущей строки ⇐ Python

[Anonymous]

Как использовать собственный API Polars для создания скользящего окна в столбце даты и времени, но отфильтровывать строки в окне на основе значения столбца «текущей» строки?
Мой фрейм данных Polars для финансовых транзакций имеет следующую схему:


Для каждой транзакции и продолжительности d я хочу:

• захватить source_acct и его временная метка
• просмотрите временную метку - d часов и получите только те строки, у которых source_acct или dest_acct соответствует текущий source_acct
• суммировать все txn как sum_in, когда текущий source_acct равен dest_acct строки
• сделайте то же самое для sum_out, но где текущий исходный аккаунт — это source_account строки, включая его самого.

Я попробовал это с помощью map_rows, но это слишком медленно для кадра данных с 20 миллионами строк. Я сортирую df по столбцу метки времени, а затем запускаю:
def windowing(df: pl.DataFrame, window_in_hours: int):
d = timedelta(hours=window_in_hours)

def calculate_amt(row):
acc_no, window_end = row[0], row[1]

window_start = window_end - d

acct_window_mask = (
(pl.col('timestamp') >= window_start) &
(pl.col('timestamp')

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... urrent-row