获取 52 周低点和高点的日期

Question

我在下面有这样的年度数据，包括日期、sc_code 和价格

2021-08-16,542942,1.36
2021-08-16,542948,0.07
2021-08-16,542963,12.09
2021-08-16,542967,17.35
2021-08-16,542969,9.86
2021-08-16,543079,9.76
2021-08-16,543150,5.99
2021-08-16,543144,0.03
2021-08-16,543092,0.09
2021-08-16,936967,1149.88
2021-08-16,936720,1199.93
2021-08-16,937499,945.00
2021-08-16,935862,1182.10
2021-08-16,935319,1870.00

我使用下面的高值和低值

df_temp = df_data.groupby(['sc_code'], sort=False)['close'].agg([('L','min'),('H', 'max')]).add_prefix('close').reset_index().copy()

我想知道高低的日期。

你能帮忙吗

Answer 1

通过以下方式使用DataFrameGroupBy.idxmax DataFrameGroupBy.idxmin作为索引：

df_temp = (df_data.groupby(['sc_code'], sort=False).agg(Lmin=('close','min'),
                                                        Hmax=('close','max'),
                                                        Ldate=('close','idxmin'),
                                                        Hdate=('close','idxmax'))
                  .reset_index()
                  .copy())

编辑：老歌 pandas 版本的解决方案：

df_temp = (df_data.groupby(['sc_code'], sort=False)['close'].agg([('Lmin','min'),
                                                                  ('Hmax','max'),
                                                                  ('Ldate','idxmin'),
                                                                  ('Hdate','idxmax')])
                  .reset_index()
                  .copy())