Python 熊猫和种群：从日值（列）到月值（行）

我在重新格式化数据帧时遇到问题

我的输入是按符号列列出的日期值（每个符号的值具有不同的日期）：

生成输入的代码

data = [("01-01-2010", 15, 10), ("02-01-2010", 16, 11), ("03-01-2010", 16.5, 10.5)]
labels = ["date", "AAPL", "AMZN"]
df_input = pd.DataFrame.from_records(data, columns=labels)

所需输出为（每月行，每个月有新行）：

生成输出的代码

data = [("01-01-2010","29-01-2010", "AAPL", 15, 20), ("01-01-2010","29-01-2010", "AMZN", 10, 15),("02-02-2010","30-02-2010", "AAPL", 20, 32)]
labels = ['bd start month', 'bd end month','stock', 'start_month_value', "end_month_value"]
df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=labels)

含义（伪代码） 1.对于每一行，只取非nan值来创建一个新的“行”（可能是以日期为索引，[stock，value]为值的字典）。 2.只取当月业务开始或月末的行。 3.将这些行写入新的datatframe

我读过几篇文章，比如和更多。 所有这些都使用相同“类型”的数据帧进行处理，只需重新采样，而我需要更改为结构

到目前为止我的代码

# creating the new index with business days
df1 =pd.DataFrame(range(10000), index = pd.date_range(df.iloc[0].name, periods=10000, freq='D'))
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar
bmth_us = CustomBusinessMonthBegin(calendar=USFederalHolidayCalendar())
df2 = df1.resample(bmth_us).mean()

# creating the new index interseting my old one (daily) with the monthly index
new_index = df.index.intersection(df2.index)

# selecting only the rows I want
df = df.loc[new_index]

# creating a dict that will be my new dataset
new_dict = collections.OrderedDict()
# iterating over the rows and adding to dictionary
for index, row in df.iterrows():
#     print index
    date = df.loc[index].name
    # values are the not none values
    values = df.loc[index][~df.loc[index].isnull().values]

    new_dict[date]=values


# from dict to list
data=[]
for key, values in new_dict.iteritems():
    for i in range(0, len(values)):
        date = key
        stock_name = str(values.index[i])
        stock_value = values.iloc[i]
        row = (key, stock_name, stock_value)
        data.append(row)

# from the list to df
labels = ['date','stock', 'value']
df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=labels)
df.to_excel("migdal_format.xls")

一个大问题：

我只在月初得到股票的价值。我需要开始和结束，这样我就可以计算这个月的股票收益

一个较小的问题：

我确信这不是最干净、最快的代码：）

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非常感谢

所以我找到了一种方法

循环通过每列

按月分组

拿我在那个月的第一个和最后一个值

计算回报

df_migdal=pd.DataFrame（） 对于df_输入列[0:]中的列： 库存位置=df\U输入。loc[：，col]

name = stock_position.name
name = re.sub('[^a-zA-Z]+', '', name)
name = name[0:-4]


stock_position=stock_position.groupby([pd.TimeGrouper('M')]).agg(['first', 'last'])

stock_position["name"] = name
stock_position["return"] = ((stock_position["last"] / stock_position["first"]) - 1) * 100
stock_position.dropna(inplace=True)
df_migdal=df_migdal.append(stock_position)
df_migdal=df_migdal.round(decimals=2)

我尝试了一种更酷的方式，但不知道如何处理我得到的多索引。。。对于每一列，我都需要它，以获取两个子列，并从某个lambda函数创建第三个子列

df_input.groupby([pd.TimeGrouper('M')]).agg(['first', 'last'])

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你能添加吗？我的图片不好？不，因为无法复制数据，请检查我是否已使用此代码获取了月初和月底日期。。但我仍然不知道如何将这两个值放在同一列中，因为代码或数据示例永远都不好。您如何期望有人能从图片中复制您的代码？您能在控制台中运行图片以获取代码/数据吗？；）顺便说一句：我对获取股票数据感兴趣。你从哪里得到的数据？