Question

我有SAS背景，我是Python新手。我想以类似于使用SAS间隔的方式使用PeriodIndex。这是我的问题：我们的官方利率每月或多或少地公布。该利率在下一个利率公布之前有效。我的目标是在任何给定日期（我们称之为reference_date）获取当天的有效利率。

例如：

df = pd.DataFrame({ 'publication_date': ['2012-07-03',  '2012-08-02',   '2012-09-04',   '2012-10-02',   '2012-11-03',   '2012-12-04' ] ,
                'interest_value': [1.219,   1.061,  0.877,  0.74,   0.65,   0.588] })
   interest_value publication_date
0           1.219       2012-07-03
1           1.061       2012-08-02
2           0.877       2012-09-04
3           0.740       2012-10-02
4           0.650       2012-11-03
5           0.588       2012-12-04

在SAS中我会创建一个自定义间隔，（我们称之为INTEREST_INTERVAL）。它将包含每个权益有效的期间（即BEGIN日期和结束日期）。对于上面的示例，间隔将如下：

BEGIN    END         
03JUL12  01AUG12    
02AUG12  03SEP12    
04SEP12  01OCT12    
02OCT12  02NOV12    
03NOV12  03DEC12

我会使用INTNX功能。 INTNX允许在我的自定义时间间隔内“移动”多个时段，然后返回时段开始日期或结束日期。在这种情况下，我会使用：

pub_date =  INTNX(INTEREST_INTERVAL, reference_date, 0 , 'BEGINNING')

这将指示在参考日期添加零间隔并返回间隔的开始日期。例如，如果reference_date等于'2012-09-02'，则上述函数将返回02AUG12。然后我会在'publication_date'/'interest_value'表上进行直接查找（字典搜索），以获得当天的有效利率。

我认为通过Panda的PeriodIndex，第二列利率值，我可以做类似的事情，但我找不到：

如何创建自定义PeriodIndex？
从特定日期值（reference_date）返回与其落入的时间段对应的行？

在熊猫中如何做到这一点是最好的方法。

谢谢，

乙

Answer 1

我的建议实际上比熊猫更蟒蛇。想一想，如果你的日期是你想要最后一个价格的列表中的最后一个日期之后，如果它不是，那么它是否在你想要之前和之后的那个之前。这是以下代码使用的逻辑（我希望）。请让我知道这对你有没有用。

df.publication_date = pd.to_datetime(df.publication_date)

def get_interest_by_date(date):
    for date_interest in zip(df.publication_date.values[::-1], df.interest_value.values[::-1]):
        if date>=date_interest[0]:
            return float(date_interest[1])

并测试：

get_interest_by_date(pd.to_datetime('2012-10-05'))

0.74

自定义PeriodIndex（Python / Pandas等同于SAS INTNX）

例如：

1 个答案: