如何在 Pandas 數據框中查找值

Question

我有一個這樣的數據框。

Date        Ticker      Price
2019-03-21    AAPL        100
2019-03-21    GOOG        101
2019-03-21    IBM         102
2019-03-25    AAPL         90
2019-03-25    GOOG         91
2019-03-25    IBM          92
2019-03-27    AAPL        110
2019-03-27    GOOG        111
2019-03-27    IBM         112

我正在嘗試添加一個名為“LastPrice”的列，用於查找股票代碼的最后日期價格。 日期不連續。 謝謝。

Date        Ticker      Price      LastPrice
2019-03-21    AAPL        100
2019-03-21    GOOG        101
2019-03-21    IBM         102
2019-03-25    AAPL         90            100
2019-03-25    GOOG         91            101
2019-03-25    IBM          92            102
2019-03-27    AAPL        110             90
2019-03-27    GOOG        111             91
2019-03-27    IBM         112             92

Answer 1

假設您的數據按日期排序，您可以使用 groupby 和 shift。

df['LastPrice'] = (
    df.groupby('Ticker')
    .apply(lambda x: x.Price.shift())
    .reset_index(0, drop=True)
)

    Date        Ticker  Price   LastPrice
0   2019-03-21  AAPL    100     NaN
1   2019-03-21  GOOG    101     NaN
2   2019-03-21  IBM     102     NaN
3   2019-03-25  AAPL    90      100.0
4   2019-03-25  GOOG    91      101.0
5   2019-03-25  IBM     92      102.0
6   2019-03-27  AAPL    110     90.0
7   2019-03-27  GOOG    111     91.0
8   2019-03-27  IBM     112     92.0

Answer 2

您可以使用多種方法查找值，這是一種更簡單的方法。

1. 查詢 AAPL 的價格。 df["Ticker"]=="AAPL"將返回一個真/假值數組。 當df["Ticker"]包含"AAPL" 。 df.loc將定位在數據幀中，其中df["Ticker"]=="AAPL"數組中的 True 值與數據幀中的行相對應。 這就是為什么你只看到df["Ticker"]=="AAPL" 。

df # your df

df_AAPL = df.loc[df["Ticker"]=="AAPL"]

2. 要獲取價格，您可以使用df.loc來定位價格列。

df_AAPL_price = df_AAPL.loc[:,"Price"]

3. 要在某個日期（假設您的日期在 str 中）獲取 "Ticker" == "AAPL" 時的價格，您可以使用lambda函數並將其應用於數據框中的列，因此axis = 1 。 如果row["Date"] == "2019-03-27" and row["Ticker"] == "AAPL" else False ，則此函數接受行中的值並返回True 。 與第 1 點相同的概念， df.loc用於定位True在數組中出現的數據幀中的位置。 你可以把它想象成dataframe = [1,2,3], array = [True, False, True]，然后將它們匹配起來，然后只取數組中如果為True的值。 所以，在這種情況下，它只會是“1”和“3”。

df_new = df.loc[df.apply(lambda row:True if row["Date"] == "2019-03-27" and row["Ticker"] == "AAPL" else False ,axis=1)]