Question

这是我的第一个问题，即堆栈溢出。我已经通过论坛进行了搜索，发现了一个问题，这是我无法找到解决方案的确切问题。但是没有答案。我在这里复制了它。任何帮助将不胜感激。

What is pandas syntax for lookup based on existing columns + row values?

以下是已完成内容的摘要

创建一个包含两列的pandas df1：＆＃39;日期＆＃39;和＆＃39; Price＆＃39; - 完成
我添加了两个新列：＆＃39; rollmax＆＃39;和＆＃39; rollmin＆＃39;，其中＆＃39; rollmax＆＃39;是一个8天的最大滚动和＆＃39; rollmin＆＃39;是最低限度的。 - 完成
现在我需要创建另一个列＆＃39; rollmax_date＆＃39;这将通过查找规则填充：

对于第n行，请转到“价格”列。并解析过去8天的值并找到最大值，然后得到相应的日期并将此值放在＆＃39; rollingmax_date＆＃39;列中。

＆＃39; rollingmin_date＆＃39;采用相同的逻辑，但我们不是滚动最大日期，而是查找滚动最小日期。

我做了前两个并尝试了第三个，但我得到了错误的结果。

下面的代码只给出了同一行的日期df [＆＃34; Price＆＃34;]与df [＆＃39; rollmax＆＃39;]相同，但它并没有带来所有相应的日期来自＆＃39;日期＆＃39;到＆＃39; rollmax_date＆＃39;

df['rollmax_date'] = df.loc[(df["High"] == df.rollmax), 'Date']

Q中的图像如下：

编辑：

以下是所要求的其他输入。

由于某种原因，我无法在此处粘贴数据框的副本。它是股票的典型数据框架。我列有＆＃39; Date＆＃39;，＆＃39; Open＆＃39;，＆＃39; High＆＃39;＆＃39; Close＆＃39;。 Rollmax和Rollmin的计算方法如上。现在，我需要在Rollmax_date＆＃39;列中填写Rollmax和Rollmin的日期。和＆＃39; Rollmin_date＆＃39;

这里添加了DataFrame。格式不佳。无法将其粘贴为表格

如图所示，第一个rollmax是11872，发生在2011年1月4日。我正在尝试将此值放入列中＃Roll;滚动日期＆＃39;

df = quandl.get(stock,start_date = start, end_date = end)
df['Date']=df.index
df['rollmax'] = df['High'].rolling(period_up).max().shift(-period_up)
df['rollmin'] = df['Low'].rolling(period_down).min().shift(-period_down)

其中period_up＆amp; period_down = -8（＆＃39; - ＆＃39;是将来的数据查找到特定行的当前日期）

                Open      High       Low     Close  Shares Traded  \
Date                                                                
2011-01-03  11882.10  11912.15  11826.95  11855.75      8895927.0   
2011-01-04  11868.40  11872.80  11545.55  11564.05     16041214.0   
2011-01-05  11545.75  11545.75  11265.55  11305.45     19689201.0   
2011-01-06  11350.70  11377.10  11164.75  11186.80     19559984.0   
2011-01-07  11146.45  11258.50  11007.90  11053.35     25192954.0   
2011-01-10  11024.50  11072.70  10671.60  10700.65     21584988.0   
2011-01-11  10734.20  10951.20  10620.80  10833.55     22297958.0   
2011-01-12  10906.40  11161.15  10728.45  11128.15     24855243.0   
2011-01-13  11125.95  11127.95  10676.50  10716.65     18520804.0   
2011-01-14  10746.80  10907.30  10387.90  10432.90     19299172.0   

            Turnover (Rs. Cr)  Date   rollmax   rollmin  
Date                                                         
2011-01-03          909.29  2011-01-03   11872.80     10373.8  
2011-01-04          1949.98  2011-01-04   11545.75     10373.8  
2011-01-05          1988.86  2011-01-05   11377.10     10373.8  
2011-01-06          2114.13  2011-01-06   11258.50     10373.8  
2011-01-07          2746.05  2011-01-07   11161.15     10373.8  
2011-01-10          2389.16  2011-01-10   11177.85     10373.8  
2011-01-11          2407.41  2011-01-11   11256.95     10373.8  
2011-01-12          2703.24  2011-01-12   11256.95     10373.8  
2011-01-13          1939.18  2011-01-13   11256.95     10373.8  
2011-01-14          2054.64  2011-01-14   11256.95     10373.8

基于现有列+行值的Pandas查找语法？

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