Python 创建一个函数，根据条件返回长度

我有2个数据帧-1个包含股票行情和最高/最低价格范围以及其他列

另一个数据框以日期作为索引，并根据不同的指标（如开盘、收盘、高低等）按股票代码分组。现在，我想从这个数据框中计算出给定股票收盘价高于最低价格的天数

---

我被困在这里：现在我想知道AMZN有多少天的交易低于时段最高价格

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我想根据第一个数据帧的值计算第二个数据帧的天数，计算收盘价小于/大于最大/最小期间价格的天数

我添加了代码来重现数据帧

请检查屏幕截图

使用此选项复制：

{"Values_Close":{"AMZN":2286.0400390625,"BABA":194.4799957275,"FB":202.2700042725},"Values_High":{"AMZN":2362.4399414062,"BABA":197.3800048828,"FB":207.2799987793},"Values_Low":{"AMZN":2258.1899414062,"BABA":192.8600006104,"FB":199.0500030518},"Values_Open":{"AMZN":2336.8000488281,"BABA":195.75,"FB":201.6000061035},"Values_Volume":{"AMZN":9754900.0,"BABA":22268800.0,"FB":30399600.0},"Period_High_Max":{"AMZN":2475.0,"BABA":231.1399993896,"FB":224.1999969482},"Period_Low_Min":{"AMZN":1307.0,"BABA":129.7700042725,"FB":123.0199966431},"%_Position":{"AMZN":0.8382192115,"BABA":0.6383544892,"FB":0.7832576338}}


{"Stock":{
  "0":"AMZN",
  "1":"AMZN",
  "2":"AMZN",
  "3":"AMZN",
  "4":"AMZN",
  "5":"AMZN",
  "6":"AMZN",
  "7":"AMZN",
  "8":"AMZN",
  "9":"AMZN",
  "10":"AMZN",
  "11":"AMZN",
  "12":"AMZN",
  "13":"AMZN",
  "14":"AMZN",
  "15":"AMZN",
  "16":"AMZN",
  "17":"AMZN",
  "18":"AMZN",
  "19":"AMZN"},
"Date":{
  "0":1525305600000,
  "1":1525392000000,
  "2":1525651200000,
  "3":1525737600000,
  "4":1525824000000,
  "5":1525910400000,
  "6":1525996800000,
  "7":1526256000000,
  "8":1526342400000,
  "9":1526428800000,
  "10":1526515200000,
  "11":1526601600000,
  "12":1526860800000,
  "13":1526947200000,
  "14":1527033600000,
  "15":1527120000000,
  "16":1527206400000,
  "17":1527552000000,
  "18":1527638400000,
  "19":1527724800000 },
"Close_price":{
  "0":1572.0799560547,
  "1":1580.9499511719,
  "2":1600.1400146484,
  "3":1592.3900146484,
  "4":1608.0,
  "5":1609.0799560547,
  "6":1602.9100341797,
  "7":1601.5400390625,
  "8":1576.1199951172,
  "9":1587.2800292969,
  "10":1581.7600097656,
  "11":1574.3699951172,
  "12":1585.4599609375,
  "13":1581.4000244141,
  "14":1601.8599853516,
  "15":1603.0699462891,
  "16":1610.1500244141,
  "17":1612.8699951172,
  "18":1624.8900146484,
  "19":1629.6199951172}}

在数据帧、公司（索引

level=0

）和自定义函数之间执行以下操作：

df_merge = close_price_data.merge(
    latest_day[['Period_High_Max', 'Period_Low_Min']],
    left_index=True,
    right_index=True)

def fun(df):
    d = {}
    d['days_above_min'] = (df.Close_price > df.Period_Low_Min).sum()
    d['days_below_max'] = (df.Close_price < df.Period_High_Max).sum()

    return pd.Series(d)

df_merge.groupby(level=0).apply(fun)

df\u merge=close\u price\u data.merge(
最近一天[[时段最高时段最低时段最高时段]]，
左索引=真，
右（索引=真）
def fun（df）：
d={}
d['days\u over\u min']=（df.Close\u price>df.Period\u Low\u min）.sum（）
d['days_lower_max']=（df.Close_price

Period\u Low\u Min

和

Period\u High\u Max

分别是最小值和最大值，因此所有收盘价都将在该范围内，如果这不是您想要实现的，请让我知道。

在两个数据帧、公司（索引

级别=0

）和自定义函数之间执行以下操作：

df_merge = close_price_data.merge(
    latest_day[['Period_High_Max', 'Period_Low_Min']],
    left_index=True,
    right_index=True)

def fun(df):
    d = {}
    d['days_above_min'] = (df.Close_price > df.Period_Low_Min).sum()
    d['days_below_max'] = (df.Close_price < df.Period_High_Max).sum()

    return pd.Series(d)

df_merge.groupby(level=0).apply(fun)

df\u merge=close\u price\u data.merge(
最近一天[[时段最高时段最低时段最高时段]]，
左索引=真，
右（索引=真）
def fun（df）：
d={}
d['days\u over\u min']=（df.Close\u price>df.Period\u Low\u min）.sum（）
d['days_lower_max']=（df.Close_price

---

Period\u Low\u Min

和

Period\u High\u Max

分别是最小值和最大值，因此所有收盘价都在该范围内，如果这不是您想要实现的，请告诉我。

请问一个具体问题。你停留在哪一部分？现在我想找出AMZN低于时段最高价格的交易天数。你的代码中有错误，变量没有定义，如

data\u metric

，请创建一个最小可复制的示例。我想根据第一个数据帧的值计算第二个数据帧的天数，收盘价低于/高于时段高点/时段低点的天数（见截图）我们理解您的意图，但没有办法重现变量，答案可能在您的环境中不起作用。请提出具体问题。你停留在哪一部分？现在我想找出AMZN低于时段最高价格的交易天数。你的代码中有错误，变量没有定义，如

data\u metric

，请创建一个最小可复制的示例。我想根据第一个数据帧的值计算第二个数据帧的天数，计算收盘价低于/高于期间高点/期间低点的天数（参见屏幕截图）我们了解您试图做什么，但没有办法重现变量，答案可能在您的环境中不起作用。谢谢，我想根据百分比（如高于或低于范围10%）计算天数。如下所示：d['days\u over\u min']=（df.Close\u price>df.Period\u Low\u min*1.1）。sum（）太棒了，您可以在

fun

函数中定义范围。很高兴看到这一点。谢谢，我想根据百分比（比如高于或低于10%）计算一天。如下所示：d['days\u over\u min']=（df.Close\u price>df.Period\u Low\u min*1.1）。sum（）太棒了，您可以在

fun

函数中定义范围。很高兴读到这篇文章。