Question

我正在尝试构建一个小的投资组合应用程序，并计算我的平均入场价，并从中获利。这是到目前为止我可以使用的，但是很想知道是否有一种更优雅的方法来获取条件累积和而不创建额外的列。似乎需要很多步骤才能有效地在excel中使用sumifs语句。

输入数据框：

    hist_pos = pd.DataFrame(data=[
        [datetime(2020, 5, 1), 'PPT.AX', 30, 20.00, 15.00, 'Buy'],
        [datetime(2020, 5, 2), 'RIO.AX', 25, 25.00, 15.00, 'Buy'],
        [datetime(2018, 5, 3), 'BHP.AX', 100, 4.00, 15.00, 'Buy'],
        [datetime(2019, 5, 3), 'BHP.AX', 50, 4.00, 15.00, 'Sell'],
        [datetime(2019, 12, 3), 'PPT.AX', 80, 4.00, 15.00, 'Buy'],
        [datetime(2020, 5, 3), 'RIO.AX', 100, 4.00, 15.00, 'Buy'],
        [datetime(2020, 5, 5), 'PPT.AX', 50, 40.00, 15.00, 'Sell'],
        [datetime(2020, 5, 10), 'PPT.AX', 15, 45.00, 15.00, 'Sell'],
        [datetime(2020, 5, 18), 'PPT.AX', 30, 20.00, 15.00, 'Sell']],
        columns=['Date', 'Ticker', 'Quantity', 'Price', 'Fees', 'Direction'])

代码库：

    hist_pos.sort_values(['Ticker', 'Date'], inplace=True) 
    hist_pos.Quantity = pd.to_numeric(hist_pos.Quantity) #convert to number

    # where direction is sale, make quantity negative
    hist_pos['AdjQ'] = np.where(
                hist_pos.Direction == 'Buy', 1, -1)*hist_pos.Quantity
    #Sum quantity to get closing quantity for each ticker using the AdjQ column
    hist_pos['CumQuan'] = hist_pos.groupby('Ticker')['AdjQ'].cumsum()

预期输出：

  Date        Ticker  Quantity  Price  Fees Direction  AdjQ  CumQuan
2 2018-05-03  BHP.AX       100    4.0  15.0       Buy   100      100
3 2019-05-03  BHP.AX        50    4.0  15.0      Sell   -50       50
4 2019-12-03  PPT.AX        80    4.0  15.0       Buy    80       80
0 2020-05-01  PPT.AX        30   20.0  15.0       Buy    30      110
6 2020-05-05  PPT.AX        50   40.0  15.0      Sell   -50       60
7 2020-05-10  PPT.AX        15   45.0  15.0      Sell   -15       45
8 2020-05-18  PPT.AX        30   20.0  15.0      Sell   -30       15
1 2020-05-02  RIO.AX        25   25.0  15.0       Buy    25       25
5 2020-05-03  RIO.AX       100    4.0  15.0       Buy   100      125

上面的代码可以正常工作，并为CumQuan列产生预期的输出。但是，我有更广泛的代码（在Repl中），在这里我需要对各个列进行多次此过程。因此，我们想知道是否有一种更简单的方法来处理数据以使用带条件的累积总和。

Answer 1

分组是我唯一能想到的。

hist_pos2 = hist_pos.groupby('Ticker').agg(CumQuan=('AdjQ','cumsum'), CumCost=('CFBuy','cumsum'))

CumQuan CumCost
2   100 -415.0
3   50  -415.0
4   80  -335.0
0   110 -950.0
6   60  -950.0
7   45  -950.0
8   15  -950.0
1   25  -640.0
5   125 -1055.0

有没有一种更优雅的方法可以对熊猫进行条件累积总和？

1 个答案: