Question

我的数据框中填充了从交易策略中获得的交易。需要更新交易策略中的逻辑，以确保如果策略已经在交易中，则不会进行交易 - 但这是一个不同的问题。许多先前交易的交易数据从csv文件读入数据框。

这是我的数据问题：我需要对数据帧进行逐行比较，以确定rowX的Entrydate是否小于ExitDate rowX-1。

我的数据样本：

Row 1:
EntryDate  ExitDate
2012-07-25 2012-07-27 

Row 2:
EntryDate  ExitDate
2012-07-26 2012-07-29

第2行需要删除，因为它是不应该发生的交易。

我无法确定哪些行是重复的，然后删除它们。我试着运行approach in answer 3 of this question，但这并不理想，因为我必须手动迭代数据帧并读取每一行的数据。我目前的方法是在下面，并且可能是丑陋的。我检查日期，然后将它们添加到新的数据帧。此外，这种方法在最终数据帧中给出了多个重复项。

for i in range(0,len(df)+1):
    if i+1 == len(df): break #to keep from going past last row
    ExitDate = df['ExitDate'].irow(i)
    EntryNextTrade = df['EntryDate'].irow(i+1)

    if EntryNextTrade>ExitDate: 
        line={'EntryDate':EntryDate,'ExitDate':ExitDate}
        df_trades=df_trades.append(line,ignore_index=True)

关于如何更有效地实现这一目标的任何想法或想法？

如果您想尝试重现我的实际数据帧，可以click here查看我的数据样本。

Answer 1

您应该使用某种布尔掩码来执行此类操作。

一种方法是为下一笔交易创建一个虚拟列：

df['EntryNextTrade'] = df['EntryDate'].shift()

使用它来创建遮罩：

msk = df['EntryNextTrade'] > df'[ExitDate']

使用loc查看msk为True的subDataFrame，并且只查看指定的列：

df.loc[msk, ['EntryDate', 'ExitDate']]

比较Pandas Dataframe Rows＆amp;删除重叠日期的行

1 个答案: