在熊猫数据框列中找到最大的差异

Question

我在下面有一个熊猫数据框：

df 

    Ticker       Price     Volume        Price2
0        A  147.779999    51918.0  147.779999
1      AAL   21.209999   229944.0   44.523753
2      AAP  205.139999    32928.0   61.324705
3     AAPL  136.919998  1175723.0  120.954594
4     ABBV  112.599998   135235.0  120.259632
...

我想通过df解析并找到Price2和Price之间差异最大的Ticker（Price2减去Price）。无论选择什么 Ticker，我都希望将行的值存储在一个变量中，以便我可以访问特定的列。

这可能吗？任何帮助将不胜感激！

Answer 1

是的，你可以：

differential = df['Price2'] - df['Price']
ticker = df.loc[differential.idxmax(), 'Ticker']

但是看到您正在处理股票价格，绝对价格差异没有什么意义。 10 美元的差价对 136 美元的股票（如苹果）的意义大于对 3400 美元的股票（如亚马逊）的影响，这是对 41.8 万美元的股票（伯克希尔哈撒韦公司）的舍入误差。更好的方法是使用差异百分比：

differential = df['Price2'] / df['Price'] - 1
ticker = df.loc[differential.idxmax(), 'Ticker']

Answer 2

您可以通过idxmax

查看

idx = (df['Price2'] - df['Price']).idxmax()
df.loc[idx]

Answer 3

s=df.iloc[abs(df['Price2'].sub(df['Price'])).idxmax(),:]#To acess all columns

或

s=df.loc[abs(df['Price2'].sub(df['Price'])).idxmax(),['Price2','Price']] #to access Price2 and Price

Answer 4

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