python - 以金融符号对期限进行排序

Question

我有一系列的男高音

Tenors = np.array(['10Y', '15Y', '1M', '1Y', '20Y', '2Y', '30Y', '3M', '5Y', '6M', '9M'])

其中 M 代表月份，Y 代表年份。正确排序的顺序(升序)将是

['1M', '3M', '6M', '9M', '1Y', '2Y', '5Y', '10Y', '15Y', '20Y', '30Y']

如何使用 python 和 scipy/numpy 来实现这一点？由于 tenors 源自 pandas 数据帧，因此基于 pandas 的解决方案也可以。

Answer 1

方法 #1 这是一种基于 NumPy 的方法，使用 np.core.defchararray.replace -

repl = np.core.defchararray.replace
out = Tenors[repl(repl(Tenors,'M','00'),'Y','0000').astype(int).argsort()]

<小时/>

方法 #2 如果您正在使用像 '18M' 这样的字符串，我们需要做更多的工作，就像这样 -

def generic_case_vectorized(Tenors):
    # Get shorter names for functions
    repl = np.core.defchararray.replace
    isalph = np.core.defchararray.isalpha

    # Get scaling values
    TS1 = Tenors.view('S1')
    scale = repl(repl(TS1[isalph(TS1)],'Y','12'),'M','1').astype(int)

    # Get the numeric values
    vals = repl(repl(Tenors,'M',''),'Y','').astype(int)

    # Finally scale numeric values and use sorted indices for sorting input arr
    return Tenors[(scale*vals).argsort()]

方法#3这是另一种方法，尽管再次处理一般情况是一种愚蠢的方法 -

def generic_case_loopy(Tenors):
    arr = np.array([[i[:-1],i[-1]] for i in Tenors])
    return Tenors[(arr[:,0].astype(int)*((arr[:,1]=='Y')*11+1)).argsort()]

示例运行 -

In [84]: Tenors
Out[84]: 
array(['10Y', '15Y', '1M', '1Y', '20Y', '2Y', '30Y', '3M', '25M', '5Y',
       '6M', '18M'], 
      dtype='|S3')

In [85]: generic_case_vectorized(Tenors)
Out[85]: 
array(['1M', '3M', '6M', '1Y', '18M', '2Y', '25M', '5Y', '10Y', '15Y',
       '20Y', '30Y'], 
      dtype='|S3')

In [86]: generic_case_loopy(Tenors)
Out[86]: 
array(['1M', '3M', '6M', '1Y', '18M', '2Y', '25M', '5Y', '10Y', '15Y',
       '20Y', '30Y'], 
      dtype='|S3')