Question

假设我有这个数据框，我和我被要求计算加权平均值。我查看了这个解决方案：How to calculate vwap (volume weighted average price) using groupby and apply?

但这并不能完全回答我的问题。

    ticker  date       quantity     price        holdings
    VLO     2014-02-19  5500.0      50.852800    5500
    VLO     2016-03-29  -1350.0     65.138200    4150
    VLO     2017-04-21   900.0      64.91643     5050
    VLO     2017-11-27  -985.0      81.886800    4065

数量可以是正数，这意味着它是买入，如果是负数，它是卖的。
wapp =如果数量为负数，则先前为wapp。
否则，wapp =（数量*价格）+（previous_holdings * previous_wapp）/ current_holdings

因此，这是上述数据帧的正确wapp：

    ticker  date       quantity     price        holdings   wapp
    VLO     2014-02-19  5500.0      50.852800    5500       50.8528
    VLO     2016-03-29  -1350.0     65.138200    4150       50.8528
    VLO     2017-04-21   900.0      64.91643     5050       53.35919
    VLO     2017-11-27  -985.0      81.886800    4065       53.35919

所以，当有卖出时：没有wapp变化，但持有量会发生变化。随后，下一个wapp受到影响。

有没有办法在熊猫中这样做，或者我应该采取行动到python？

非常感谢你的帮助。

python pandas条件应用函数.shift

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