Python 如何计算熊猫每天的报价价差？
我有一份债券市场数据如下：Python 如何计算熊猫每天的报价价差？,python,pandas,data-analysis,Python,Pandas,Data Analysis,我有一份债券市场数据如下： Id row Date BuyPrice SellPrice Time 1 1 2017-10-30 94520 0 9:00:00 1 2 2017-10-30 94538 0 9:00:00 1 3 2017-10-30 94609 0 9:00:00 1 4
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2 3 2010-11-01 99901 99899 9:00:02
2 4 2010-11-01 99920 99850 10:00:02
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1 2017-09-20 124.5(=(59+190)/2) 2
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我尽了最大努力去理解你想要什么，虽然你没有明确提到，但我认为你想在
Id行日期groupbyg = df.assign(diff=df.SellPrice.sub(df.BuyPrice))\
.groupby(['Id', 'row', 'Date']).diff.mean()
v = g.groupby(level=[0, 1]).cumcount().add(1).values
df = g.reset_index().assign(index=v)
df
Id row Date diff index
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1 1 1 2017-10-30 NaN 2
2 1 2 2017-09-20 474.0 1
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8 1 5 2017-09-20 474.0 1
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12 2 3 2010-11-01 -2.0 1
13 2 4 2010-11-01 -70.0 1
14 2 5 2010-11-01 -85.0 1
我尽了最大努力去理解你想要什么，虽然你没有明确提到，但我认为你想在
Id行日期groupbyg = df.assign(diff=df.SellPrice.sub(df.BuyPrice))\
.groupby(['Id', 'row', 'Date']).diff.mean()
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你好像在丢弃复制品。您能否确认您的预期输出是否正确？此外，对于这些数据，我得到的平均值与您的不同。此外，还不清楚该指数是如何计算和打印的。平均值是这样计算的：（59+90）/2，（并排除平均值的NaN值，如果一天只有NaN值报告NaN）。在本例中，指数是即时的天数；2017-10-30是第一天，因此它得到索引1，2017-09-20是id 1的第二天，因此它得到索引2是，但99190-98100是1090.0，而不是90。在id=2的最后一行中，它是99890，而不是99899。看起来您正在删除重复项。您能否确认您的预期输出是否正确？此外，对于这些数据，我得到的平均值与您的不同。此外，还不清楚该指数是如何计算和打印的。平均值是这样计算的：（59+90）/2，（并排除平均值的NaN值，如果一天只有NaN值报告NaN）。在本例中，指数是即时的天数；2017-10-30是第一天，因此它得到索引1，2017-09-20是id 1的第二天，因此它得到索引2是，但99190-98100是1090.0，而不是90。在id=2的最后一行，它是99890，而不是99899。