我想获取 pandas 数据框中列的相对索引
I want to get the relative index of a column in a pandas dataframe
我想为一只股票制作一个新的第 5 天 return 专栏，比方说。我正在使用 pandas 数据框。我使用 rolling_mean 函数计算了移动平均线，但我不确定如何像在电子表格 (B6-B1) 中那样引用行。有谁知道我如何做这个索引引用和减法？
示例数据框：
day price 5-day-return
1 10 -
2 11 -
3 15 -
4 14 -
5 12 -
6 18 i want to find this ((day 5 price) -(day 1 price) )
7 20 then continue this down the list
8 19
9 21
10 22
你想要这个吗：
In [10]:
df['5-day-return'] = (df['price'] - df['price'].shift(5)).fillna(0)
df
Out[10]:
day price 5-day-return
0 1 10 0
1 2 11 0
2 3 15 0
3 4 14 0
4 5 12 0
5 6 18 8
6 7 20 9
7 8 19 4
8 9 21 7
9 10 22 10
shift returns the row at a specific offset, we use this to subtract this from the current row. fillna 填充将在第一次有效计算之前出现的 NaN 值。
我想为一只股票制作一个新的第 5 天 return 专栏，比方说。我正在使用 pandas 数据框。我使用 rolling_mean 函数计算了移动平均线，但我不确定如何像在电子表格 (B6-B1) 中那样引用行。有谁知道我如何做这个索引引用和减法？
示例数据框：
day price 5-day-return
1 10 -
2 11 -
3 15 -
4 14 -
5 12 -
6 18 i want to find this ((day 5 price) -(day 1 price) )
7 20 then continue this down the list
8 19
9 21
10 22
你想要这个吗：
In [10]:
df['5-day-return'] = (df['price'] - df['price'].shift(5)).fillna(0)
df
Out[10]:
day price 5-day-return
0 1 10 0
1 2 11 0
2 3 15 0
3 4 14 0
4 5 12 0
5 6 18 8
6 7 20 9
7 8 19 4
8 9 21 7
9 10 22 10
shift returns the row at a specific offset, we use this to subtract this from the current row. fillna 填充将在第一次有效计算之前出现的 NaN 值。