python - Pandas 分钟数据可变长度窗口查找从现在到关闭时间的最小值

Question

我有一个包含 1 分钟数据的数据框对象。示例(假设时间戳在索引中或不在索引中……无论哪种方式)

timestamp               date        price    endofdaytime
2018-03-11 13:03:00     2018-03-11  20.03   2018-03-11 16:29:52
2018-03-11 13:08:00     2018-03-11  19.00   2018-03-11 16:29:52
2018-03-11 15:22:00     2018-03-11  20.11   2018-03-11 16:29:52
2018-03-11 16:03:00     2018-03-11  21.03   2018-03-11 16:29:52
2018-03-11 16:29:52     2018-03-11  20.03   2018-03-11 16:29:52
2018-03-12 13:03:00     2018-03-12  20.03   2018-03-12 16:29:59
2018-03-12 13:08:00     2018-03-12  19.00   2018-03-12 16:29:59
2018-03-12 16:03:00     2018-03-12  21.03   2018-03-12 16:29:59
2018-03-12 16:29:59     2018-03-12  22.00   2018-03-12 16:29:59

我想添加一个名为 low2close 的列从每一行开始，它采用从当前时间到一天结束的最小值(价格)。我还没有弄清楚如何获取变量 loc 窗口并在其上运行聚合函数(如 min)。有什么想法吗？

Answer 1

我认为你需要使用 cummin在用 [::-1] 反转数据后(并在之后重新反转顺序)，所有在 transform 之后 groupby 例如:

df['low2close'] = df.groupby('date')['price'].transform(lambda x: x[::-1].cummin()[::-1])

它给出了同一日期从当前行到当天结束的最小值

            timestamp        date  price        endofdaytime  low2close
0 2018-03-11 13:03:00  2018-03-11  20.03 2018-03-11 16:29:52      19.00
1 2018-03-11 13:08:00  2018-03-11  19.00 2018-03-11 16:29:52      19.00
2 2018-03-11 15:22:00  2018-03-11  20.11 2018-03-11 16:29:52      20.03
3 2018-03-11 16:03:00  2018-03-11  21.03 2018-03-11 16:29:52      20.03
4 2018-03-11 16:29:52  2018-03-11  20.03 2018-03-11 16:29:52      20.03
5 2018-03-12 13:03:00  2018-03-12  20.03 2018-03-12 16:29:59      19.00
6 2018-03-12 13:08:00  2018-03-12  19.00 2018-03-12 16:29:59      19.00
7 2018-03-12 16:03:00  2018-03-12  21.03 2018-03-12 16:29:59      21.03
8 2018-03-12 16:29:59  2018-03-12  22.00 2018-03-12 16:29:59      22.00