使用Pandas在Python中匹配CSV文件的交易

Question

所以我有一个带有已排序交易数据的CSV文件。 它包含以下列：

Trade_Price , TimeStamp , Buy/Sell , Contract

现在我已经对交易进行了排序，以便它们在连续的行中处于CSV中。现在我想通过取Trade_Price的差异来配对交易，找到净PnL并将其放入Python中的新数据框架中。我不确定如何循环使用Dataframe来匹配这些交易，然后将它们存储在具有以下列的新数据框中。

Contract ,   Price_Change  ,         PnL  ,       Trade_Number

Price_Change = Trade_price(1) - Trade_price(2) 

如果我以100买入并以101卖出那么PnL将是1美元我认为交易大小为1。

Answer 1

一次两个抓两列你可以这样做：

import pandas as pd

Trade_Price = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8]})
Trade_Price1 = Trade_Price.iloc[::2,:].reset_index(drop=True)
Trade_Price2 = Trade_Price.iloc[1::2,:].reset_index(drop=True)
print Trade_Price1
print Trade_Price2
print Trade_Price1-Trade_Price2 #do your operations here

输出：

   A  B
0  1  5
1  3  7
   A  B
0  2  6
1  4  8
   A  B
0 -1 -1
1 -1 -1