熊貓的滾動百分比排名

Question

以下是我的數據框。 我正在嘗試計算ATR滾動5個周期百分比等級。 RollingPercentRank是我想要的輸出。

       symbol         Day      time       ATR  RollingPercentRank
316356    SPY  11/29/2018  10:35:00  0.377880                 NaN
316357    SPY  11/29/2018  10:40:00  0.391092                 NaN
316358    SPY  11/29/2018  10:45:00  0.392983                 NaN
316359    SPY  11/29/2018  10:50:00  0.399685                 NaN
316360    SPY  11/29/2018  10:55:00  0.392716                 0.2
316361    SPY  11/29/2018  11:00:00  0.381445                 0.2
316362   AAPL  11/29/2018  11:05:00  0.387300                 NaN
316363   AAPL  11/29/2018  11:10:00  0.390570                 NaN
316364   AAPL  11/29/2018  11:15:00  0.381313                 NaN
316365   AAPL  11/29/2018  11:20:00  0.398182                 NaN
316366   AAPL  11/29/2018  11:25:00  0.377364                 0.6
316367   AAPL  11/29/2018  11:30:00  0.373627                 0.2

從第5行開始，我想將百分比等級函數應用於組中ATR所有5個先前值（第1行至第5行）。 從第6行開始，我想再次將rank函數應用於ATR所有5個先前值（第2行至第6行）。 我嘗試了以下給出“ numpy.ndarray”對象沒有屬性“ rank”的錯誤。

df['RollingPercentRank'] = df.groupby(['symbol'])['ATR'].rolling(window=5,min_periods=5,center=False).apply(lambda x: x.rank(pct=True)).reset_index(drop=True)

Answer 1

IIUC，因為我沒有得到您所顯示的預期輸出，但是要使用rank ，您需要一個pd.Series ，然后您只想要此百分比Series的5個元素的最后一個值，因此它將是：

print (df.groupby(['symbol'])['ATR']
         .rolling(window=5,min_periods=5,center=False)
         .apply(lambda x: pd.Series(x).rank(pct=True).iloc[-1]))

symbol  i     
AAPL    316362    NaN
        316363    NaN
        316364    NaN
        316365    NaN
        316366    0.2
        316367    0.2
SPY     316356    NaN
        316357    NaN
        316358    NaN
        316359    NaN
        316360    0.6
        316361    0.2

因為x ix是一個numpy數組，所以可以使用兩次argsort獲得相同的結果，並創建最后一個reset_index列：

win_val = 5
df['RollingPercentRank'] = (df.groupby(['symbol'])['ATR']
                              .rolling(window=win_val,min_periods=5,center=False)
                              .apply(lambda x: x.argsort().argsort()[-1]+1)
                              .reset_index(level=0,drop=True)/win_val)

print (df)
       symbol         Day      time       ATR  RollingPercentRank

316356    SPY  11/29/2018  10:35:00  0.377880                 NaN
316357    SPY  11/29/2018  10:40:00  0.391092                 NaN
316358    SPY  11/29/2018  10:45:00  0.392983                 NaN
316359    SPY  11/29/2018  10:50:00  0.399685                 NaN
316360    SPY  11/29/2018  10:55:00  0.392716                 0.6
316361    SPY  11/29/2018  11:00:00  0.381445                 0.2
316362   AAPL  11/29/2018  11:05:00  0.387300                 NaN
316363   AAPL  11/29/2018  11:10:00  0.390570                 NaN
316364   AAPL  11/29/2018  11:15:00  0.381313                 NaN
316365   AAPL  11/29/2018  11:20:00  0.398182                 NaN
316366   AAPL  11/29/2018  11:25:00  0.377364                 0.2
316367   AAPL  11/29/2018  11:30:00  0.373627                 0.2