+关注
已关注

分类  

暂无分类

标签  

暂无标签

日期归档  

暂无数据

如何在csv文件中计算“ 3day_before_change”

发布于2021-04-16 06:50     阅读(990)     评论(0)     点赞(8)     收藏(5)


0

1

2

3

4

5

我有一个包含公司历史数据的CSV文件。它包含:开盘价,收盘价,交易量等。但是我需要在文件中添加“ 3day_before_change”列,其中对于每条记录,应该有当前记录的收盘价与收盘价的比率。 3天前的记录。

如果我有所有约会,则可能很容易在周期中完成任务。但是缺少一些约会,这使我停下了脚步。也许有一些工具可以执行这样的任务?

最后应该是这样的:

在此处输入图片说明


解决方案


IIUC,您可以逐日扩展DF,使用reindex来计算'3_day_change'.shift()并删除close为空的所有行

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date',inplace=True)
df = df.reindex(pd.date_range(df.index.min(), df.index.max(), freq='D'))
df['3day_before_change'] = df['close'] / df['close'].shift(3)
df.loc[df['close'].notnull()]

从理论上讲,它应该与图像中的数据一起使用,但是由于您的数据不是文本格式,所以我无法重现答案

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9



所属网站分类: 技术文章 > 问答

作者:黑洞官方问答小能手

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/939357/ec6ac17bd94eb8a4ed2c/

来源: python黑洞网

任何形式的转载都请注明出处,如有侵权 一经发现 必将追究其法律责任

8 0
收藏该文
已收藏

评论内容:(最多支持255个字符)