Pandas groupby和多条件过滤

q9yhzks0 于 2023-06-04 发布在其他

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Date    Symbol   Open   High    Low  Close
0 2023-05-31  GEDIK.IS   7.90   8.01   7.77   7.87
1 2023-06-01  GEDIK.IS   7.92   8.20   7.89   8.14
2 2023-05-31  MIPAZ.IS   7.87   7.90   7.74   7.84
3 2023-06-01  MIPAZ.IS   7.84   8.06   7.80   8.05
4 2023-05-31  SUNTK.IS  36.20  37.52  35.48  37.00
5 2023-06-01  SUNTK.IS  37.20  38.30  36.60  38.30
6 2023-05-31  VANGD.IS   7.26   7.36   6.95   7.08
7 2023-06-01  VANGD.IS   7.09   7.63   6.92   7.48

我想从这个数据框中过滤股票，其中当天（06-01）有一个积极的蜡烛（关闭>打开），并创建一个与前一天的LL。在这个例子中，它应该只返回VANGD。我可以通过以下方式过滤LL

df.groupby(['Symbol']).apply(lambda x: x[x["Low"] > x["Low"].shift(-1)])

但是，这只返回匹配股票的第一行。我需要整个团队。

Date    Symbol  Open  High   Low  Close
Symbol
VANGD.IS 6 2023-05-31  VANGD.IS  7.26  7.36  6.95   7.08

比我能用积极的蜡烛过滤股票。在这个例子中也只有4只股票。请记住，原来的df有近500支股票要过滤。
非常感谢。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76382959/pandas-groupby-and-filter-with-multiple-conditions

1条答案

按热度按时间

cuxqih211#

看起来您想提取匹配的Symbol名称，然后.isin()查找所有对应的行。
如果符号都是相邻的，您可以通过比较移位的符号来替换.groupby().apply：

LLs = df.loc[
   (df['Symbol'] == df['Symbol'].shift(-1)) & 
   (df['Low'] > df['Low'].shift(-1)), 
   'Symbol'
]

df[df['Symbol'].isin(LLs)]

Date    Symbol  Open  High   Low  Close
6 2023-05-31  VANGD.IS  7.26  7.36  6.95   7.08
7 2023-06-01  VANGD.IS  7.09  7.63  6.92   7.48

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