python - 计算每天的交易实例 pandas 数据框

Question

我想从 csv 文件中检索一列，并将其作为数据框中的索引。但是，我意识到我可能需要提前执行另一个步骤。

csv 看起来像这样；

Date,Step,Order,Price
    2011-01-10,Step,BUY,150
    2011-01-10,Step,SELL,150
    2011-01-13,Step,SELL,150
    2011-01-13,Step1,BUY,400
    2011-01-26,Step2,BUY,100

如果我打印数据帧，这就是输出:

    Date Step Order  Price
0      0   Step  BUY    150
1      1   Step  SELL   150
2      2   Step  SELL   150
3      3   Step1 BUY    400
4      4   Step2 BUY    100

但是，我想要的输出是告诉我每天每种类型的步骤有多少次买入/卖出。

例如；

预期的数据帧和输出是:

Date        Num-Buy-Sell                                               
2011-01-10   2
2011-01-13   2
2011-01-16   1

这是我如何检索数据帧的代码；

num_trasanctions_day = pd.read_csv(orders_file, parse_dates=True, sep=',', dayfirst=True)
num_trasanctions_day['Transactions'] = orders.groupby(['Date', 'Order'])
num_trasanctions_day['Date'] = num_trasanctions_day.index

我的第一个想法是将日期作为索引，但我想我需要计算每个日期有多少次卖出/买入。

错误

KeyError: 'Order'

谢谢

Answer 1

仅使用value_counts

df.Date.value_counts()
Out[27]: 
    2011-01-13    2
    2011-01-10    2
    2011-01-26    1
Name: Date, dtype: int64

编辑:如果您想将其分配回来，您也在寻找transform，请修改您的预期输出。

df['Transactions']=df.groupby('Date')['Order'].transform('count')
df
Out[122]: 
             Date   Step Order  Price  Transactions
0      2011-01-10   Step   BUY    150             2
1      2011-01-10   Step  SELL    150             2
2      2011-01-13   Step  SELL    150             2
3      2011-01-13  Step1   BUY    400             2
4      2011-01-26  Step2   BUY    100             1