python - Pandas :分配具有多个条件和日期阈值的列

Question

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我在 Pandas 数据框 df 中有一个金融投资组合，其中索引是日期，每个日期我有多个金融股票。

例如数据框:

Date    Stock   Weight  Percentile  Final weight
1/1/2000    Apple   0.010   0.75    0.010
1/1/2000    IBM    0.011    0.4     0
1/1/2000    Google  0.012   0.45    0
1/1/2000    Nokia   0.022   0.81    0.022
2/1/2000    Apple   0.014   0.56    0
2/1/2000    Google  0.015   0.45    0
2/1/2000    Nokia   0.016   0.55    0
3/1/2000    Apple   0.020   0.52    0
3/1/2000    Google  0.030   0.51    0
3/1/2000    Nokia   0.040   0.47    0

每当 Percentile 大于 0.7

时，我都会通过分配 Weight 的值来创建 Final_weight

现在我想让它更复杂一些，我仍然希望在 Percentile > 0.7 时将 Weight 分配给 Final_weight，但是在这个日期之后(在未来的任何时候)，当股票 Percentile 不是 >0.7 时，我们仍然会得到一个权重，而不是变成 0，只要股票 Percentile 高于 0.5(即持仓时间超过一天)。

然后，如果股票低于 0.5(在不久的将来)，则 Final_weight 将变为 0。

例如从上面修改的数据框:

Date    Stock   Weight  Percentile  Final weight
1/1/2000    Apple   0.010   0.75    0.010
1/1/2000    IBM     0.011   0.4     0
1/1/2000    Google  0.012   0.45    0
1/1/2000    Nokia   0.022   0.81    0.022
2/1/2000    Apple   0.014   0.56    0.014
2/1/2000    Google  0.015   0.45    0
2/1/2000    Nokia   0.016   0.55    0.016
3/1/2000    Apple   0.020   0.52    0.020
3/1/2000    Google  0.030   0.51    0
3/1/2000    Nokia   0.040   0.47    0

每天的投资组合都不同，并不总是拥有与前一天相同的股票。

Answer 1

这个解决方案更明确，更少 pandas-esque，但它只涉及一次遍历所有行而不创建大量临时列，因此可能更快。它需要一个额外的状态变量，我将它包装到一个闭包中，这样就不必创建一个类了。

def closure():
    cur_weight = {}
    def func(x):
        if x["Percentile"] > 0.7:
            next_weight = x["Weight"]
        elif x["Percentile"] < 0.5 :
            next_weight = 0
        else:
            next_weight = x["Weight"] if cur_weight.get(x["Stock"], 0) > 0 else 0
        cur_weight[x["Stock"]] = next_weight
        return next_weight
    return func

df["FinalWeight"] = df.apply(closure(), axis=1)