Pandas 损益汇总到下一个工作日

Question

我很难有效地执行此操作。我在数据框中有一些股票和每日损益信息。实际上，我有数百万行数据，所以效率很重要！数据框看起来像：

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| Date       | Security | P&L |
-------------------------------
| 2016-01-01 | AAPL     | 100 |
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| 2016-01-02 | AAPL     | 200 |
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| 2016-01-03 | AAPL     | 300 |
-------------------------------
| 2016-01-04 | AAPL     | -200 |
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我只想将损益结转至下一个工作日（不包括所有美国假期和周末）因此，生成的数据框如下所示：

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| Date       | Security | P&L |
-------------------------------
| 2016-01-04 | AAPL     | 400 |
-------------------------------

我正在寻找实现此目的的有效方法。不幸的是，我确实有数千种证券和超过 5 年的数据需要处理，所以蛮力无法工作！

提前致谢，非常感谢任何对此的指点！

Answer 1

然后我们可以创建业务日期的 DataFrame merge_asof。然后我们可以对此进行分组以获得总和。

import pandas as pd
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar

#df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
date_min = '2015-01-01'
date_max = '2016-12-31'

cal = USFederalHolidayCalendar()
holidays = cal.holidays(date_min, date_max).tolist()
df2 = pd.DataFrame({'bdate': pd.bdate_range(date_min, date_max, 
                                            holidays=holidays, freq='C')})

res = pd.merge_asof(df, df2, left_on='Date', right_on='bdate', direction='forward')
#        Date Security  P&L      bdate
#0 2016-01-01     AAPL  100 2016-01-04
#1 2016-01-02     AAPL  200 2016-01-04
#2 2016-01-03     AAPL  300 2016-01-04
#3 2016-01-04     AAPL -200 2016-01-04

res.groupby(['Security', 'bdate'])['P&L'].sum()
#Security  bdate     
#AAPL      2016-01-04    400

Answer 2

IIUC 你可以这样做：

import pandas as pd
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar
import numpy as np

date_min = '2015-01-01'
date_max = '2016-12-31'

cal = USFederalHolidayCalendar()
holidays = cal.holidays(date_min, date_max).tolist()

df = pd.DataFrame({"Date":pd.date_range(date_min, date_max)})
df["Security"] ="APPL"
df["P&L"] = np.random.randint(-1000, 1000, len(df))

df[~df["Date"].isin(holidays)].groupby("Security")\
                              .agg({"Date":"max",
                                    "P&L":"sum"})\
                              .reset_index()

Pandas 损益汇总到下一个工作日

Pandas P&L rollup to the next business day

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