python - 在数据框中不使用循环的情况下进行简单的 Excel min 计算-6ren

python - 在数据框中不使用循环的情况下进行简单的 Excel min 计算

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-01 08:52:49

问题:

所以我有一个非常基本的 Excel 公式，我想在 python 数据框中复制它。我试图重新创建的是 periodDraw 列。所做的就是计算一个运行值，该值告诉您在制定新的最大值之前距离最大 pl 有多远。我正在尝试找到一种方法来计算数据框中的该列，而不使用循环，或者如果必须循环它，则以尽可能最快的方式计算该列。

预期输出:下表中的PeriodDraw 列。

<小时/>

公式的作用:

因此总 PL 是运行总计。 max 列是 Total PL 列的运行最大值，Diff 仅采用 Total PL 和 Max 列的差异。

在 Excel 中，周期绘制第二行中的公式为 =IF(G2=0,0,MIN(G2,H1))，其中 G2 = Diff，H 列是周期绘制。

本质上，如果 diff 为 0，则意味着 pl 当前处于最大值。如果不是，那么我想知道当前的差异是否小于我之前的差异值？如果是，那就是新的最小值，如果不是保持不变。

<小时/>

如果您想查看公式，这里是电子表格的链接: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lvwIi3ZwLU0Y_6G3fGHII_WvEPU8kPdJ9mUgHUVlBUc/edit?usp=sharing

我只能使用 for 循环重复此操作。

+------------+----------+---------+----------+----------+-------+--------+------------+
| TradeCount | Entry Px | Exit Px | Trade PL | Total PL |  Max  |  Diff  | PeriodDraw |
+------------+----------+---------+----------+----------+-------+--------+------------+
|          1 | 0.5057   | 0.6327  |    26656 |    26656 | 26656 |      0 |          0 |
|          2 | 0.66     | 0.6552  |    -1022 |    25634 | 26656 |  -1022 |      -1022 |
|          3 | 0.6577   | 0.6066  |   -10745 |    14889 | 26656 | -11767 |     -11767 |
|          4 | 0.6066   | 0.5682  |     8050 |    22939 | 26656 |  -3717 |     -11767 |
|          5 | 0.5682   | 0.5632  |    -1064 |    21875 | 26656 |  -4781 |     -11767 |
|          6 | 0.5632   | 0.5627  |       91 |    21966 | 26656 |  -4690 |     -11767 |
|          7 | 0.5627   | 0.5657  |      616 |    22582 | 26656 |  -4074 |     -11767 |
|          8 | 0.5876   | 0.5691  |    -3899 |    18683 | 26656 |  -7973 |     -11767 |
|          9 | 0.5527   | 0.5679  |     3178 |    21861 | 26656 |  -4795 |     -11767 |
|         10 | 0.5867   | 0.5777  |    -1904 |    19957 | 26656 |  -6699 |     -11767 |
|         11 | 0.5599   | 0.5597  |      -56 |    19901 | 26656 |  -6755 |     -11767 |
|         12 | 0.5875   | 0.5917  |      868 |    20769 | 26656 |  -5887 |     -11767 |
|         13 | 0.5757   | 0.5615  |    -2996 |    17773 | 26656 |  -8883 |     -11767 |
|         14 | 0.5752   | 0.5545  |    -4361 |    13412 | 26656 | -13244 |     -13244 |
|         15 | 0.5722   | 0.5827  |     2191 |    15603 | 26656 | -11053 |     -13244 |
|         16 | 0.5752   | 0.6528  |    16282 |    31885 | 31885 |      0 |          0 |
|         17 | 0.6511   | 0.6288  |    -4697 |    27188 | 31885 |  -4697 |      -4697 |
|         18 | 0.65     | 0.6487  |     -287 |    26901 | 31885 |  -4984 |      -4984 |
|         19 | 0.5919   | 0.6264  |    -7259 |    19642 | 31885 | -12243 |     -12243 |
|         20 | 0.6264   | 0.6323  |     1225 |    20867 | 31885 | -11018 |     -12243 |
|         21 | 0.6281   | 0.5617  |   -13958 |     6909 | 31885 | -24976 |     -24976 |
+------------+----------+---------+----------+----------+-------+--------+------------+

<小时/>

到目前为止我尝试过的:

stats_df['Max'] = stats_df['PL_Accum'].cummax()
stats_df['Diff'] = stats_df['PL_Accum'] - stats_df['Max']
df = stats_df.copy().reset_index()
m = []
for i in df.index:
    if df.iloc[i, df.columns.get_loc('PL_Accum')] == df.iloc[i, df.columns.get_loc('Max')]:
        m.append(df.iloc[i, df.columns.get_loc('Diff')])
    elif i == 0:
        m.append(0)
    else:
        m.append(min(m[i - 1], df.iloc[i, df.columns.get_loc('Diff')]))

stats_df['PeriodDraw_Closed'] = m

最佳答案

让我们试试这个，我包括 PD_close 进行比较:我认为您正在按组寻找 cummin 函数。

df['PD_Close'] = df.groupby(df['Diff'].eq(0).cumsum())['Total PL']\
                   .transform(lambda x: x.cummin())-df['Max']

详细信息:

我们将数据帧分成由列 Diff 等于 0 定义的组。如何使用 eq 来设置 diff 为零的行，然后每次 Diff 等于时使用 cumsum 递增计数器零。
接下来，我们使用该计数器将数据帧分组为多个部分所以我们可以计算局部最小值。使用 cummin 我们可以保持对每组中找到的总 PL 的最低值进行运行计数。
最后，我们从每组的局部最小值中减去 Max。

如果您从组内部开始运行该语句的每个小部分，然后进行计算，您会看到该语句已成型。

输出:

     TradeCount  Entry Px  Exit Px  Trade PL  Total PL    Max   Diff  PeriodDraw  PD_close
0             1    0.5057   0.6327     26656     26656  26656      0           0         0
1             2    0.6600   0.6552     -1022     25634  26656  -1022       -1022     -1022
2             3    0.6577   0.6066    -10745     14889  26656 -11767      -11767    -11767
3             4    0.6066   0.5682      8050     22939  26656  -3717      -11767    -11767
4             5    0.5682   0.5632     -1064     21875  26656  -4781      -11767    -11767
5             6    0.5632   0.5627        91     21966  26656  -4690      -11767    -11767
6             7    0.5627   0.5657       616     22582  26656  -4074      -11767    -11767
7             8    0.5876   0.5691     -3899     18683  26656  -7973      -11767    -11767
8             9    0.5527   0.5679      3178     21861  26656  -4795      -11767    -11767
9            10    0.5867   0.5777     -1904     19957  26656  -6699      -11767    -11767
10           11    0.5599   0.5597       -56     19901  26656  -6755      -11767    -11767
11           12    0.5875   0.5917       868     20769  26656  -5887      -11767    -11767
12           13    0.5757   0.5615     -2996     17773  26656  -8883      -11767    -11767
13           14    0.5752   0.5545     -4361     13412  26656 -13244      -13244    -13244
14           15    0.5722   0.5827      2191     15603  26656 -11053      -13244    -13244
15           16    0.5752   0.6528     16282     31885  31885      0           0         0
16           17    0.6511   0.6288     -4697     27188  31885  -4697       -4697     -4697
17           18    0.6500   0.6487      -287     26901  31885  -4984       -4984     -4984
18           19    0.5919   0.6264     -7259     19642  31885 -12243      -12243    -12243
19           20    0.6264   0.6323      1225     20867  31885 -11018      -12243    -12243
20           21    0.6281   0.5617    -13958      6909  31885 -24976      -24976    -24976
21           22    0.5589   0.6311    -15176     -8267  31885 -40152      -40152    -40152
22           23    0.6311   0.7148     17563      9296  31885 -22589      -40152    -40152
23           24    0.6925   0.6867      1204     10500  31885 -21385      -40152    -40152
24           25    0.6867   0.6874       133     10633  31885 -21252      -40152    -40152
25           26    0.6874   0.6260     12880     23513  31885  -8372      -40152    -40152
26           27    0.6260   0.7252     20818     44331  44331      0           0         0
27           28    0.7252   0.7177      1561     45892  45892      0           0         0
28           29    0.7092   0.7241      3115     49007  49007      0           0         0
29           30    0.7241   0.7303     -1316     47691  49007  -1316       -1316     -1316
..          ...       ...      ...       ...       ...    ...    ...         ...       ...
99          100    1.2640   1.2666      -560     43015  63273 -20258      -75040    -75040
100         101    1.2666   1.3050      8050     51065  63273 -12208      -75040    -75040
101         102    1.3222   1.3075     -3101     47964  63273 -15309      -75040    -75040
102         103    1.2927   1.3443    -10850     37114  63273 -26159      -75040    -75040
103         104    1.3458   1.3452      -140     36974  63273 -26299      -75040    -75040
104         105    1.3502   1.3484      -392     36582  63273 -26691      -75040    -75040
105         106    1.3578   1.4015      9163     45745  63273 -17528      -75040    -75040
106         107    1.4119   1.3982     -2891     42854  63273 -20419      -75040    -75040
107         108    1.4098   1.3950     -3122     39732  63273 -23541      -75040    -75040
108         109    1.3950   1.2162     37534     77266  77266      0           0         0
109         110    1.2236   1.2227       175     77441  77441      0           0         0
110         111    1.2317   1.2749     -9086     68355  77441  -9086       -9086     -9086
111         112    1.2749   1.3335     12292     80647  80647      0           0         0
112         113    1.3233   1.2642    -12425     68222  80647 -12425      -12425    -12425
113         114    1.2343   1.1587     15862     84084  84084      0           0         0
114         115    1.1655   1.1427      4774     88858  88858      0           0         0
115         116    1.1226   1.0950     -5810     83048  88858  -5810       -5810     -5810
116         117    1.0950   1.0927       469     83517  88858  -5341       -5810     -5810
117         118    1.0676   1.0243      9079     92596  92596      0           0         0
118         119    0.9734   1.0088     -7448     85148  92596  -7448       -7448     -7448
119         120    1.0327   1.0484      3283     88431  92596  -4165       -7448     -7448
120         121    1.0484   1.0769     -5999     82432  92596 -10164      -10164    -10164
121         122    1.0794   1.0766      -602     81830  92596 -10766      -10766    -10766
122         123    1.0766   1.0764        28     81858  92596 -10738      -10766    -10766
123         124    1.0794   1.0817       469     82327  92596 -10269      -10766    -10766
124         125    1.0817   1.0697      2506     84833  92596  -7763      -10766    -10766
125         126    1.0697   1.1097     -8414     76419  92596 -16177      -16177    -16177
126         127    1.1097   1.1247      3136     79555  92596 -13041      -16177    -16177
127         128    1.1462   1.1497       721     80276  92596 -12320      -16177    -16177
128         129    1.1497   1.1517      -434     79842  92596 -12754      -16177    -16177

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