Pandas: сравниваем каждую вторую строку
У меня есть фрейм данных, который выглядит так
price signal
time
2017-10-28 13:54:00 293.18 buy
2017-11-02 17:13:04 285.30 sell
2017-11-02 18:40:04 283.24 buy
2017-11-03 08:40:06 291.23 sell
2017-11-03 12:38:06 294.26 buy
2017-11-05 13:33:06 296.52 sell
Я хочу создать столбец прибыли, заполненный разницей предыдущей пары покупки/продажи.
price signal profit
time
2017-10-28 13:54:00 293.18 buy
2017-11-02 17:13:04 285.30 sell -7.88
2017-11-02 18:40:04 283.24 buy
2017-11-03 08:40:06 291.23 sell 7.99
2017-11-03 12:38:06 294.26 buy
2017-11-05 13:33:06 296.52 sell 2.29
Как мне лучше всего это сделать?
Также приветствуются альтернативные или более эффективные подходы к расчету прибыли.
@WeNYoBen отлично сработало, спасибо
—
29.05.2019 21:14
Если действительно каждые 2 ряда можно просто df['profit'] = df.price.diff()[1::2]. Но довольно небезопасно
—
29.05.2019 21:18
@WeNYoBen Может быть, опубликовать это как ответ для дальнейшего использования?
—
29.05.2019 21:56
@run-out хорошо :-)
—
29.05.2019 22:03
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
5
514
2
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 2
Я бы, наверное, сделал:
df['profit'] = df.price - df.price.shift()
Всегда ли вы закрываете свою позицию, прежде чем открыть другую?
Я бы предложил столбец trade_id, чтобы использовать его для объединения сделок.
Ответ принят как подходящий
IIUC с помощью cumsum создайте групповой ключ, затем diff
df.groupby(df.signal.eq('buy').cumsum())['price'].diff()
Другие вопросы по теме
Как сделать na_values при создании кадра данных pandas из Google BigQuery
Как извлечь определенную строку из строк фрейма данных?
Нормально ли, что запись ~ 27 тыс. строк 38 столбцов данных занимает ~ 6+ часов?
Дата начала и окончания интервала полосы (несогласованная) в большом фрейме данных
Autocommit приводит к сбою pandas to_sql
Потенциально ошибочное или странное поведение для pandas.series.isin
Консультационный питон в csv .20 основных движений по отделам
Создание новых наблюдений из нескольких столбцов месяца
Распределите время по миллисекундам для плавной кривой
Индексы списка должны быть целыми числами или срезами, а не str
Похожие вопросы
Python, объединяющий цикл FOR и оператор IF
Как улучшить работу ThreadPool с запросами
Вызов super().method() в подклассе, который не переопределяет метод
Многопроцессорный пул Python с бесконечным циклом while
Могу ли я проверить успешность проверки электронной почты пользователя с помощью автоматического тестирования Django?
Не удалось настроить параметры классификатора дерева решений с помощью gridsearch
Генерация строки из ключей словаря (комбинаций) и присвоение логического значения на основе значений
Socket.recvmsg игнорирует ancbufsize, вспомогательные данные
Перебрать другой URL-адрес с помощью цикла for в django
Как построить кривые затрат с помощью Python
df.groupby(df.signal.eq('купить').cumsum())['цена'].diff()