Pandas中的Groupby和N天内获取值

anauzrmj 于 2023-04-28 发布在其他

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我有下面的dataframe，代表每日股票价值：

print(df)

date         ticker     price
19/04/22      AAPL      10
19/04/22      TSLA      15
20/04/22      TSLA      15
20/04/22      AAPL      10
(...)

对于每个日期和股票代码，我想检索（未来）实际价格值，如果存在于DataFrame中，在N天内（N = 30）。
如何使用Pandas实现这一目标？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76054972/groupby-and-get-value-in-n-days-in-pandas

1条答案

按热度按时间

bqf10yzr1#

您可以使用merge：

# convert date to timestamp
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%d/%m/%y')

# merge with shifted date
df.merge(df.assign(date=df['date']-pd.Timedelta('30D')),
         on=['date','ticker'], how='left', suffixes=['','_30D'])

输出：

date ticker  price  price_30D
0 2022-04-19   AAPL     10        NaN
1 2022-04-19   TSLA     15        NaN
2 2022-04-20   TSLA     15        NaN
3 2022-04-20   AAPL     10       11.0
4 2022-05-20   AAPL     11        NaN

备注：

1.我添加了一个20/05/22行来说明这种转变。
1.偏移4周或28天会比30天更好，因为偏移30天可能会产生很多NaN值。

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