这不是一种可扩展的方法来建模真实世界的数据。
Hadley Wickham会建议您对数据集进行tidy，以便“每个变量都是一列，每个观察结果都是一行，每种类型的观察单位都是一张表”。
现在，我知道你可能正在从一个类似格式的电子表格中绘制这个数据框，它有月份名称标题，你可能需要写一个groupby或pivot来把它放回那个格式，以便其他人审查，如果这是他们习惯的。但是现在我们需要melt这个不整洁的电子表格，所以它是一个明智的relation。
您有三个cat_{1,2,3}列。猫是非常好的，他们都需要。但是week列，取值为1.. 5，不是很棒。关于苹果和橘子的事情，我的意思是关于几个月和几个星期，是他们彼此相当独立。一个给定的月份可以从七个可能的工作日中的任何一个开始，并且有一些可变的周数。
您的业务每周都会生成新的观察结果。在我们对数据建模的时候，让我们尊重这一点。
.isocalendar()函数返回（isoyear，isoweek，DoW）三元组。您可以放弃一周中的最后一天，因为它在您的用例中是恒定的。许多企业选择星期一开始一周，所以两个周末的数据将方便地一起出现。
现在我们有一个(isoyear, isoweek, cats)的复合PK，PKMap到一个单一的值，很好。存储第二个属性（一个普通的date列）将很方便，以便以后报告。它可能永远是一个“星期一”的日期。请注意，date.dt.year有时会与isoyear不同。
您没有将问题转化为reproducible，因此我们看不到可以适应这种新表示的代码。
是否有pandas函数来执行此滚动数据？
给定所描述的整洁关系，很容易循环{months，weeks}来填充所需的报告值。
tl;dr：您选择的 * 表示 * 原始源数据的方式可能与您 * 报告 * 原始源数据的方式不同。