python - 在 pandas 中添加一列，即回溯 x 行的最大值

Question

我的原始数据框是这样的:

   Date  Price
0     0    100
1     1     10
2     2     30
3     3     20
4     4     50

价格是 float 的。

我需要能够添加一个“最近 x 天的最大值”的列，包括今天 到原始数据框。

结果应该是x=3

  Date   Price   Max_3Days
    0      100    N/A
    1      10     N/A
    2      30     100
    3      20     30
    4      50     50  

Answer 1

假设这是您的输入，

df

   Date  Price
0     0    100
1     1     10
2     2     30
3     3     20
4     4     50

您可以通过滚动最大值来完成此操作。

df.Price.rolling(3).max()

0      NaN
1      NaN
2    100.0
3     30.0
4     50.0
Name: Price, dtype: float64

或者，如果您真的想要 N/A 而不是 NaN，从而通过混合字符串和对象来破坏性能，请链接一个 fillna 调用之后。

df.Price.rolling(3).max().fillna('N/A')

0    N/A
1    N/A
2    100
3     30
4     50
Name: Price, dtype: object

---

注意!我不经常提及旧版本的 API，但对于 0.17 及以下版本，有 pd.rolling_max -

pd.rolling_max(df.Price, window=3)

0      NaN
1      NaN
2    100.0
3     30.0
4     50.0
Name: Price, dtype: float64

在最新版本中已弃用，请改用 pd.Series.Rolling.max。