基于相邻列条件进行累计求和的 Pandas 教程（求和.相邻.累计.条件.教程...）

本文旨在介绍如何使用 Pandas 在满足特定条件下对数据进行累计求和。我们将演示如何基于相邻列（例如，“Buy”和“Sell”）的值来选择性地累加“Value”列，并提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解和应用这种数据处理技巧。

在数据分析中，经常需要根据特定条件对数据进行累计求和。Pandas 提供了强大的工具来实现这一目标，而无需编写显式的循环。下面，我们将详细介绍如何利用 Pandas 的 combine_first(), ffill(), 和 cumsum() 函数，基于相邻列的条件来实现累计求和。

数据准备

首先，我们创建一个 Pandas DataFrame 来模拟实际数据：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({
    'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08', '2023-01-09', '2023-01-10', '2023-01-11', '2023-01-12'],
    'buy': [None, 1, None, None, None, None, None, 1, None, None, None, None],
    'sell': [None, None, None, None, 1, None, None, None, None, None, 1, None],
    'value': [1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 5, 1, 1, 1, 5]
})

在这个 DataFrame 中，buy 和 sell 列表示买入和卖出信号，value 列表示需要累计求和的值。我们的目标是仅在 buy 或 sell 列有值时才累加 value。

数据处理步骤

1. 处理 sell 列: 为了区分 buy 和 sell 信号，我们将 sell 列的值乘以 -1。这有助于后续的条件判断。

   df1['sell'] = df1['sell'] * -1

2. 合并 buy 和 sell 列: 使用 combine_first() 函数将 buy 和 sell 列合并成一个新的 buysell 列。如果 buy 列有值，则使用 buy 的值；否则，使用 sell 的值。

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   df1['buysell'] = df1['buy'].combine_first(df1['sell'])

3. 填充 buysell 列: 使用 ffill() 函数向前填充 buysell 列中的 NaN 值。这会将买入信号延续到下一个非 NaN 值之前。

   df1.loc[df1['buysell'].ffill() == 1, 'buysell'] = 1

4. 创建掩码: 创建一个布尔掩码，用于标记 buysell 列中非 NaN 值的行。

   mask = ~df1['buysell'].isna()

5. 创建 buysellvalue 列: 使用掩码将 value 列的值复制到新的 buysellvalue 列中，仅针对 buysell 列中非 NaN 值的行。

   df1.loc[mask, 'buysellvalue'] = df1.loc[mask, 'value']

6. 累计求和: 使用 cumsum() 函数对 buysellvalue 列进行累计求和，并将结果存储在 cumbuysellvalue 列中。

   df1['cumbuysellvalue'] = df1['buysellvalue'].cumsum()

完整代码示例

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({
    'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08', '2023-01-09', '2023-01-10', '2023-01-11', '2023-01-12'],
    'buy': [None, 1, None, None, None, None, None, 1, None, None, None, None],
    'sell': [None, None, None, None, 1, None, None, None, None, None, 1, None],
    'value': [1, 5, 1, 1, 1, 5, 1, 5, 1, 1, 1, 5]
})

# make sell negative so it can be discerned from buy
df1['sell'] = df1['sell'] * -1

# create 'buysell' column which is combination of 'buy' and 'sell' columns
df1['buysell'] = df1['buy'].combine_first(df1['sell'])

# use ffill() to fill buysell from 1 until it is not 1
df1.loc[df1['buysell'].ffill() == 1, 'buysell'] = 1

# create a mask for where 'buysell' is not NaN
mask = ~df1['buysell'].isna()

# use the mask to create a 'buysellvalue' column with the contents of 'value' column for rows where the mask is true
df1.loc[mask, 'buysellvalue'] = df1.loc[mask, 'value']

# use cumsum()
df1['cumbuysellvalue'] = df1['buysellvalue'].cumsum()

print(df1)

注意事项

• 确保数据类型正确。例如，buy 和 sell 列应为数值类型，以便进行算术运算。
• 理解 ffill() 函数的行为。它会用前一个非 NaN 值填充 NaN 值，直到遇到下一个非 NaN 值。
• 掩码的使用是关键。它可以帮助我们选择性地对 DataFrame 的行进行操作。

总结

通过使用 Pandas 的 combine_first(), ffill(), 和 cumsum() 函数，我们可以高效地实现基于相邻列条件的累计求和，避免了使用循环，提高了代码的执行效率和可读性。这种方法在金融数据分析、时间序列分析等领域非常有用。

以上就是基于相邻列条件进行累计求和的 Pandas 教程的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！

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