使用數學方程式創建表格 Pandas Python

Question

基於下面的字典，我想創建一個新的 DataFrame function 所有獨特的股票是 META 和 BABA。 買入和賣出的數量對應於交易品種的買入和賣出。

我還想制作一個專欄來跟蹤該股票的Gains/Loss ，因為它將從賣出價值（買入 - 賣出）中減去買入價值，例如(2360.15-2160.36) + (1897-1936.2) ，因為 META 被買入並且在 2 個不同的場合賣了兩次，價值就是這樣。

最后但並非最不重要的一點是，我想通過等式 (Buy-Sell)/Buy * 100 計算出收益/損失百分比，因此對於 META，該等式將類似於((2360.15-2160.36)/2360.15 + (1897-1936.2)/1897)* 100) 。 我如何才能修改下表以獲得預期的輸出？

import pandas as pd 
a = {'Date': {0: '2/4/2022 1:33:40 PM', 1: '2/7/2022 3:09:46 PM', 2: '2/11/2022 9:35:44 AM', 3: '2/14/2022 2:55:33 PM', 4: '2/15/2022 3:55:33 PM', 5:  '2/15/2022 9:15:33 PM'},
     'TransactionType': {0: 'Buy', 1: 'Buy', 2: 'Sell', 3: 'Sell', 4: 'Buy', 5:'Sell'},
     'Symbol': {0: 'META', 1: 'BABA', 2:'META', 3: 'BABA',4: 'META', 5: 'META' },
     'Price': {0: 12.79, 1: 116.16, 2: 12.93, 3: 121.82, 4: 13.55, 5:13.83},
     'Amount': {0: -2366.15, 1: -2439.36, 2: -2160.0, 3: 2558.22, 4:-1897, 5:1936.2}}

print((2360.15-2160.36) + (1897-1936.2))
print(2439.36-2558.22)

print(((2360.15-2160.36)/2360.15 + (1897-1936.2)/1897)* 100)
print(((2439.36-2558.22)/2439.36) * 100)

當前data.table：

預計 Output：

Answer 1

(i) 我們可以使用groupby + count + unstack來獲取每個“符號”的買賣數量

(ii) 我們可以使用eq + groupby + cumsum創建買賣對； 然后groupby這些對與“符號”分組以獲得Gains/Losses和“百分比變化”列：

out = df.groupby(['Symbol','TransactionType'])['TransactionType'].count().unstack().add_prefix('Number of ').add_suffix('s')
g = df.groupby(['Symbol', df['TransactionType'].eq('Buy').groupby(df['Symbol']).cumsum()])['Amount']
out['Gains/Losses'] = g.sum().groupby(level=0).sum()
out['Percentage change'] = g.pct_change().groupby(df['Symbol']).sum()
out = out.reset_index().rename_axis([None], axis=1)

Output：

  Symbol  Number of Buys  Number of Sells  Gains/Losses  Percentage change
0   BABA               1                1        118.86          -2.048726
1   META               2                2       -166.95          -3.933540

請注意，我在此處獲得的數字與您預期的 output 中的數字不同，因為您提供的輸入 DataFrame 與您在分析中使用的 DataFrame 不同。