Question

我有一个df，如：

df
Out[177]: 
              IV  maturity  strike
date                              
2000-12-29 0.435     0.083   0.600
2000-12-29 0.390     0.083   0.700
2000-12-29 0.331     0.083   0.800
2000-12-29 0.283     0.083   0.900
2000-12-29 0.391     0.250   0.600
2000-12-29 0.349     0.250   0.700
2000-12-29 0.304     0.250   0.800
2000-12-29 0.268     0.250   0.900

我正在尝试创建4个新行，其中成熟度= 0且IV等于IV的乘积，其中成熟度== 0.083 IV和成熟度== 0.25 IV和'strike'匹配在一起这样（例如：IV为罢工0.6和，到期日0.083为0.435，IV为到期日0.25为罢工0.6 us 0.391，所以0.391 * 0.435

 Out[177]: 
                  IV  maturity  strike
    date                              
    2000-12-29 0.435     0.083   0.600
    2000-12-29 0.390     0.083   0.700
    2000-12-29 0.331     0.083   0.800
    2000-12-29 0.283     0.083   0.900
    2000-12-29 0.391     0.250   0.600
    2000-12-29 0.349     0.250   0.700
    2000-12-29 0.304     0.250   0.800
    2000-12-29 0.268     0.250   0.900
    2000-12-29 0.170     0.000   0.600
    2000-12-29 0.136     0.000   0.700
    2000-12-29 0.101     0.000   0.800
    2000-12-29 0.758     0.000   0.900

谢谢你的帮助！

Answer 1

您可以使用pivot，然后使用iloc选择的多个第一列和第二列到新列0。最后unstack与reset_index：

df1 = (df.pivot(index='strike', columns='maturity', values='IV'))

df1.loc[:,0] = df1.iloc[:,0] * df1.iloc[:,1]

print (df1.unstack().reset_index(name='IV'))
    maturity  strike        IV
0      0.083     0.6  0.435000
1      0.083     0.7  0.390000
2      0.083     0.8  0.331000
3      0.083     0.9  0.283000
4      0.250     0.6  0.391000
5      0.250     0.7  0.349000
6      0.250     0.8  0.304000
7      0.250     0.9  0.268000
8      0.000     0.6  0.170085
9      0.000     0.7  0.136110
10     0.000     0.8  0.100624
11     0.000     0.9  0.075844

基于2个其他列python pandas乘以df的2个子集

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