Поиск максимумов и минимумов в определенных точках Pandas Python

#python #pandas #numpy

Вопрос:

Учитывая следующее:

  toy = pd.DataFrame({
                'price': [100, 103, 107, 105, 99, 96, 98, 103],
                'barrier': [102, 102, 102,102,102,102, 102, 102],
                'date': ['2020-02-28', '2020-03-01', '2020-03-02','2020-03-03', '2020-03-04', '2020- 
                          03-05', '2020-03-06', '2020-03-07']})

toy['date'] = pd.to_datetime(toy['date']) #just make datetime obj
toy['rets'] = np.log(toy['price']/toy['price'].shift(1))
toy['ret_cum'] = toy['rets'].cumsum()
toy['loop'] = [0, 103, 0, 0, 99, 0, 0, 103] #some signal
toy['inten'] = 0.0 #initialize

Я хотел toy['inten'] бы быть max(toy['ret_cum'].iloc[1,4]) , когда цикл равен 99 (т.Е. 0.067 ..), Затем min(toy['ret_cum'].iloc[5,7]) (т.е. -0.0408), когда цикл равен 103 и так далее.

В более общем плане, np.where(toy['loop'] != 0) дает (1,4,7) … и я хотел бы проверить максимальные уровни, достигнутые в интервале от 1 до 4, затем от 5 до 7 и т.д.

1. Вы хотите найти минимальные или максимальные значения в интервале? Пожалуйста, укажите ожидаемый результат.

2. Я сделал 🙂 «когда цикл равен 99, вывод должен быть 0.067 .. затем min(toy [‘ret_cum’].iloc [5,7]) (т.е. -0.0408), когда цикл равен 103 и так далее. Спасибо

3. неясно, чего вы хотите, лучше, если вы включите желаемый результат в вопрос, т.е. конечные значения intent столбца.

4. Почему равно toy.loc[1,'inten'] нулю. В чем здесь логика?

5. toy.loc[1, ‘inten’] — это начало серии, и для генерации сигнала недостаточно данных. Однако начиная с loc[4, ‘inten’] и далее следует генерировать, как указано выше.

Ответ №1:

Хорошо, это может сработать. Он чередуется между min и max, поскольку конкретные критерии для этого не были предоставлены.

 start = -1
stop = -1
count = 0
for i in toy.index:
    if stop > max(toy.index):
        break
    if toy.loc[i, "loop"] != 0:
        if count == 0:
            start = i
        else:
            stop = i
            if count % 2 == 0:
                toy.loc[i, "inten"] = toy.loc[start:stop, "ret_cum"].min()
            else:
                toy.loc[i, "inten"] = toy.loc[start:stop, "ret_cum"].max()
            start = stop   1
        count  = 1

Вывод —

    price  barrier       date      rets   ret_cum  loop     inten
0    100      102 2020-02-28       NaN       NaN     0  0.000000
1    103      102 2020-03-01  0.029559  0.029559   103  0.000000
2    107      102 2020-03-02  0.038100  0.067659     0  0.000000
3    105      102 2020-03-03 -0.018868  0.048790     0  0.000000
4     99      102 2020-03-04 -0.058841 -0.010050    99  0.067659
5     96      102 2020-03-05 -0.030772 -0.040822     0  0.000000
6     98      102 2020-03-06  0.020619 -0.020203     0  0.000000
7    103      102 2020-03-07  0.049762  0.029559   103 -0.040822

1. Спасибо, Марк. И если в конечном итоге индекс становится объектом datetime toy[‘date’], тогда я могу просто перейти с toy.loc[i, ‘loop’] на toy[‘loop’].iloc[i] и так далее.

2. Конечно. Pandas обладает множеством интересных функций datetime. Один из них, на который вы могли бы обратить внимание, — это .rolling() для локального min / max. pandas.pydata.org/docs/reference/api /. … Resampler — еще одна группа, ориентированная на дату и время: pandas.pydata.org/docs/reference/api /…