返回熊貓數據框中每個股票名稱的最大日期

Question

我試圖應用一個函數，該函數返回股票（我已經在其上收集多天的價格）的最新或最大日期。

我將使用此最大或最新日期去收集更多價格。

我的數據幀是當前形式：

in: df.head() 
columns: index(date) | stock_name 
2015-10-01    A 
2015-10-02    A 
2015-10-05    B 
2015-10-08    B 

def max(x): 
return x.idxmax() 

df["stock_name"].apply(max) 
out: 
A 2015-10-02 
B 2015-10-08 

Answer 1

你需要做的是DataFrame.groupby()基於該'stock_name'場羣。但要獲得最大值，您可能首先需要重置索引（如果日期是索引，則不需要在下面的代碼中執行reset_index()，並使用日期列的列名稱）。示例 -

df.reset_index().groupby('stock_name')['index'].max() #Use `'date'` instead of `'index'` if the name of `index` is `'date'` . 

演示 -

In [27]: df 
Out[27]: 
      stock_name 
2015-10-01   A 
2015-10-02   A 
2015-10-05   B 
2015-10-08   B 

In [28]: df.reset_index().groupby('stock_name')['index'].max() 
Out[28]: 
stock_name 
A 2015-10-02 
B 2015-10-08 
Name: index, dtype: object