Блог

Python / Pandas.

Сопоставление записей Buy и Sell строка за строкой.

BuyDF и SellDF получены из одного файла Excel и отсортированы по возрастанию времени (столбец L).

На рисунке показано, как должно выполняться сопоставление.

Сопоставьте записи Buy и Sell по имени, следуя методу first in first out .

Возьмите самую первую запись (имя AAA) из BuyDF и сопоставьте с самой первой / самой верхней записью (имя AAA) из SellDF и переместите соответствующую строку из SellDF перед соответствующей строкой BuyDF и удалите строку Sell DF.

Вернитесь ко второй записи BuyDF и сопоставьте запись SellDF и переместите соответствующую строку из SellDF и переместите соответствующую строку из SellDF перед соответствующей строкой BuyDF, и строка будет удалена из Sell DF …… и так далее.

Для имен, которые не совпадают, оставьте соответствующие строки пустыми.

Порядок возрастания (время / столбец L) не следует изменять, чтобы сохранить первый вход первым выходом.

Пробовал использовать слияние, но у меня не получилось.

Как поступить?

BuyDF

 {'Date': {0: '2019-04-01', 1: '2019-04-01', 2: '2019-04-01', 3: '2019-04-01', 4: '2019-04-02', 5: '2019-04-02', 6: '2019-04-02', 7: '2019-04-02', 8: '2019-04-05'}, 'Name': {0: 'AAA', 1: 'AAA', 2: 'AAA', 3: 'AAA', 4: 'BBB', 5: 'CCC', 6: 'CCC', 7: 'BBB', 8: 'AAA'}, 'Ref': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 5, 5: 7, 6: 7, 7: 6, 8: 1}, 'Seg': {0: 'S', 1: 'S', 2: 'S', 3: 'S', 4: 'L', 5: 'XL', 6: 'XL', 7: 'L', 8: 'S'}, 'Trans': {0: 'buy', 1: 'buy', 2: 'buy', 3: 'buy', 4: 'buy', 5: 'buy', 6: 'buy', 7: 'buy', 8: 'buy'}, 'Qty': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1, 8: 1}, 'Price': {0: 225, 1: 225, 2: 225, 3: 225, 4: 210, 5: 210, 6: 210, 7: 210, 8: 225}, 'Order ID': {0: 8249, 1: 111, 2: 654, 3: 111, 4: 888, 5: 444, 6: 444, 7: 888, 8: 111}, 'Trade ID': {0: 1010, 1: 1010, 2: 1010, 3: 1010, 4: 4645, 5: 132, 6: 132, 7: 4700, 8: 1010}, 'Time': {0: '2019-04-01 11:05:18', 1: '2019-04-01 13:05:18', 2: '2019-04-01 13:05:18', 3: '2019-04-01 13:05:59', 4: '2019-04-02 13:20:05', 5: '2019-04-02 13:35:02', 6: '2019-04-02 13:35:02', 7: '2019-04-02 14:20:12', 8: '2019-04-05 13:05:18'}}
  

SellDF

 {'Date': {5: '2019-04-01', 6: '2019-04-02', 7: '2019-04-02', 8: '2019-04-02', 13: '2019-04-03', 14: '2019-04-05', 15: '2019-04-05'}, 'Name': {5: 'AAA', 6: 'BBB', 7: 'BBB', 8: 'BBB', 13: 'DDD', 14: 'AAA', 15: 'AAA'}, 'Ref': {5: 3, 6: 2, 7: 2, 8: 2, 13: 8, 14: 4, 15: 4}, 'Seg': {5: 'L', 6: 'X', 7: 'X', 8: 'X', 13: 'XS', 14: 'L', 15: 'L'}, 'Trans': {5: 'sell', 6: 'sell', 7: 'sell', 8: 'sell', 13: 'sell', 14: 'sell', 15: 'sell'}, 'Qty': {5: 1, 6: 1, 7: 1, 8: 1, 13: 1, 14: 1, 15: 1}, 'Price': {5: 210, 6: 210, 7: 210, 8: 210, 13: 210, 14: 210, 15: 210}, 'Order ID': {5: 555, 6: 222, 7: 222, 8: 222, 13: 999, 14: 555, 15: 555}, 'Trade ID': {5: 1640, 6: 1532, 7: 1532, 8: 1532, 13: 14623, 14: 1645, 15: 1645}, 'Time': {5: '2019-04-01 14:13:40', 6: '2019-04-02 13:10:32', 7: '2019-04-02 13:10:32', 8: '2019-04-02 13:10:32', 13: '2019-04-03 15:25:50', 14: '2019-04-05 14:41:45', 15: '2019-04-05 14:41:45'}}
  

Изображение размещено для удобства понимания.