Python-计算价格和提取时间之间的差异

我需要创建一个新列，其值应为：

当前公平价格-15分钟前公平价格（或最近一行）

我需要在15分钟前过滤谁是行，然后计算差异

import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import timedelta

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('./data.csv'))


def calculate_15min(row):
    end_date = pd.to_datetime(row['date']) - timedelta(minutes=15)
    mask = (pd.to_datetime(df['date']) <= end_date).head(1)
    price_before = df.loc[mask]
    return price_before['fair_price']


def calc_new_val(row):
    return 'show date 15 minutes before, maybe it will be null, nope'


df['15_min_ago'] = df.apply(lambda row: calculate_15min(row), axis=1)

myFields = ['pkey_id', 'date', '15_min_ago', 'fair_price']
print(df[myFields].head(5))
df[myFields].head(5).to_csv('output.csv', index=False)

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这是CSV，首先将日期列转换为日期时间数据类型：

df['date']=pd.to_datetime(df['date'])

然后筛选值：

date15min=df['date']-pd.offsets.DateOffset(minutes=15)
out=df.loc[df['date'].isin(date15min.tolist())]

现在，最后进行计算：

df['price_before_15min']=df['fair_price'].where(df['date'].isin((out['date']+pd.offsets.DateOffset(minutes=15)).tolist()))
df['price_before_15min']=df['price_before_15min'].diff()
df['date_before_15min']=date15min

现在，如果您打印

df

，您将获得所需的输出

更新： 为此，只需对上述方法稍作更改：

out=df.loc[df['date'].dt.minute.isin(date15min.dt.minute.tolist())]
df['price_before_15min']=df['fair_price'].where(df['date'].dt.minute.isin((out['date']+pd.offsets.DateOffset(minutes=15)).dt.minute.tolist()))

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在您的示例数据集中，没有一个“日期”与“15分钟前”的日期匹配，因此您如何计算公平价格与15分钟前公平价格之间的差异？你好，朋友，是的，您是对的。我对它进行了编辑，现在我们有足够的数据来做。。我只需要得到第一个数据你好，朋友，谢谢你的帮助，但它仍然不好。。。有一行时间为12:43:30，那么我们可以在=12:28:30之前15分钟（第一行）计算差异，但在本例中，我们需要为12:43:30之前的所有列设置null，因为我们无法在15分钟之前过滤，您同意吗？我可以给你发送600行的完整csv，但我不知道如何使用stackoverflowFriend更新答案…请看一看，让我知道你是否获得了预期输出，如果你将获得输出，那么我将添加解释：）是的，兄弟，太棒了。你太棒了。但事实上我解释得不对。。。在前15分钟之后，如果有1秒的差异，则右侧将获得下一个值。。你明白了吗？很多行是空的，因为存在15:01而不是15:00的差异，我们可以得到第一行=>15分钟的差异…嘿，朋友…更新的答案…请看一看，让我知道它是否有效：）

out=df.loc[df['date'].dt.minute.isin(date15min.dt.minute.tolist())]
df['price_before_15min']=df['fair_price'].where(df['date'].dt.minute.isin((out['date']+pd.offsets.DateOffset(minutes=15)).dt.minute.tolist()))