我有一个大型的DataFrame,看起来像这样：

df =

UPC Unit_Sales Price Price_Change Date

0 22 15 1.99 NaN 2017-10-10

1 22 7 2.19 True 2017-10-12

2 22 6 2.19 NaN 2017-10-13

3 22 7 1.99 True 2017-10-16

4 22 4 1.99 NaN 2017-10-17

5 35 15 3.99 NaN 2017-10-09

6 35 17 3.99 NaN 2017-10-11

7 35 5 4.29 True 2017-10-13

8 35 8 4.29 NaN 2017-10-15

9 35 2 4.29 NaN 2017-10-15

基本上我试图记录一旦产品(UPC)的销售在接下来的7天价格发生变化后如何反应.我想创建一个新列[‘Reaction’],它记录从价格变化当天到7天前的单位销售总和.请记住,有时UPC的价格变化超过2,因此我希望每次价格变动都有不同的金额.

所以我想看到这个：

UPC Unit_Sales Price Price_Change Date Reaction

0 22 15 1.99 NaN 2017-10-10 NaN

1 22 7 2.19 True 2017-10-12 13

2 22 6 2.19 NaN 2017-10-13 NaN

3 22 7 1.99 True 2017-10-16 11

4 22 4 1.99 NaN 2017-10-19 NaN

5 35 15 3.99 NaN 2017-10-09 NaN

6 35 17 3.99 NaN 2017-10-11 NaN

7 35 5 4.29 True 2017-10-13 15

8 35 8 4.29 NaN 2017-10-15 NaN

9 35 2 4.29 NaN 2017-10-18 NaN

困难的是如何在我的数据中设置日期.有时候(比如UPC 35),日期不会超过7天.所以我希望它默认为下一个最近的日期,或者有多少日期(如果少于7天).

这是我尝试过的：

我将日期设置为日期时间,我想通过.days方法计算天数.

这就是我想要设置代码的方式(草稿)：

x = df.loc[df['Price_Change'] == 'True']

for x in df:

df['Reaction'] = sum(df.Unit_Sales[1day :8days])

有没有更容易的方法来做到这一点,也许没有for循环？