熊猫将groupby参数转换为单独的行

时间:2020-09-28 13:37:23

标签: pandas yfinance

我在按报价单分组的pandas数据框中有一些股票数据。我想修改表格格式,以便每个日期和每个股票行都存在一行。

application.js

我目前得到了这个enter image description here,但是我希望数据的格式如下(即7列/ 12行,而不是15列/ 4行)

我应该怎么做?

import yfinance as yf

def get_all_data(tickers, start_date="2009-01-01", end_date="2020-09-25"):
    df_orig = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date, group_by='ticker')
    df_orig = df_orig.fillna(method='ffill')
    return df_orig


sec_list = ['ULVR.L', 'MSFT', 'ABF.L']
df_orig = get_all_data(sec_list, start_date="2020-09-21", end_date="2020-09-25")
display(df_orig)

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以为此使用堆栈,命名列/索引也可以使其更容易:

In [26]: df
Out[26]:
              a          b
           open close open close
2020-10-10    1     2    3     4
2020-10-10    5     6    7     8
2020-10-10    1     2    3     4
2020-10-10    6     7    8     9

In [27]: df.columns.names = ["ticker", "metric"]

In [28]: df.index.name = "date"

In [29]: df.stack("ticker")
Out[29]:
metric             close  open
date       ticker
2020-10-10 a           2     1
           b           4     3
           a           6     5
           b           8     7
           a           2     1
           b           4     3
           a           7     6
           b           9     8

或者,如果您不关心事物的命名,只需使用带有int的堆栈:

In [46]: df
Out[46]:
              a          b
           open close open close
2020-10-10    1     2    3     4
2020-10-10    5     6    7     8
2020-10-10    1     2    3     4
2020-10-10    6     7    8     9

In [47]: df.stack(0)
Out[47]:
              close  open
2020-10-10 a      2     1
           b      4     3
           a      6     5
           b      8     7
           a      2     1
           b      4     3
           a      7     6
           b      9     8

# to set index names:

In [56]: gf = df.stack(0)

In [57]: gf.index = gf.index.set_names(["date", "ticker"])

In [58]: gf
Out[58]:
                   close  open
date       ticker
2020-10-10 a           2     1
           b           4     3
           a           6     5
           b           8     7
           a           2     1
           b           4     3
           a           7     6
           b           9     8