以金融符号对期限进行排序

Question

我有一组男高音

Tenors = np.array(['10Y', '15Y', '1M', '1Y', '20Y', '2Y', '30Y', '3M', '5Y', '6M', '9M'])

其中 M 代表月，Y 代表年。正确排序的顺序（升序）将是

['1M', '3M', '6M', '9M', '1Y', '2Y', '5Y', '10Y', '15Y', '20Y', '30Y']

如何使用 python 和 scipy/numpy 来实现？由于 tenors 源自 pandas 数据框，因此基于 pandas 的解决方案也可以。

Answer 1

您可以使用 str.extract for parsing numbers and values, then convert to int and categories by astype and last sort_values:

df = pd.DataFrame({'a':Tenors})
df[['b','c']] = df.a.str.extract("(\d+)([MY])", expand=True)
df.b = df.b.astype(int)
df.c = df.c.astype('category', ordered=True, categories=['M','Y'])
df = df.sort_values(['c','b'])
print (df)
      a   b  c
2    1M   1  M
7    3M   3  M
9    6M   6  M
10   9M   9  M
3    1Y   1  Y
5    2Y   2  Y
8    5Y   5  Y
0   10Y  10  Y
1   15Y  15  Y
4   20Y  20  Y
6   30Y  30  Y

print (df.a.tolist())
['1M', '3M', '6M', '9M', '1Y', '2Y', '5Y', '10Y', '15Y', '20Y', '30Y']

Answer 2

print sorted(Tenors, key=lambda Tenors: (Tenors[-1], int(Tenors[:-1])))

按最后一个字符排序，然后按直到最后一个字符的整数值排序

Answer 3

方法 #1 这是一个基于 NumPy 的方法，使用 np.core.defchararray.replace -

repl = np.core.defchararray.replace
out = Tenors[repl(repl(Tenors,'M','00'),'Y','0000').astype(int).argsort()]

方法 #2 如果您正在使用像 '18M' 这样的字符串，我们需要做更多的工作，就像这样 -

def generic_case_vectorized(Tenors):
    # Get shorter names for functions
    repl = np.core.defchararray.replace
    isalph = np.core.defchararray.isalpha

    # Get scaling values
    TS1 = Tenors.view('S1')
    scale = repl(repl(TS1[isalph(TS1)],'Y','12'),'M','1').astype(int)

    # Get the numeric values
    vals = repl(repl(Tenors,'M',''),'Y','').astype(int)

    # Finally scale numeric values and use sorted indices for sorting input arr
    return Tenors[(scale*vals).argsort()]

方法 #3 这是另一种方法，虽然是一种循环处理一般情况的方法 -

def generic_case_loopy(Tenors):
    arr = np.array([[i[:-1],i[-1]] for i in Tenors])
    return Tenors[(arr[:,0].astype(int)*((arr[:,1]=='Y')*11+1)).argsort()]

样本运行-

In [84]: Tenors
Out[84]: 
array(['10Y', '15Y', '1M', '1Y', '20Y', '2Y', '30Y', '3M', '25M', '5Y',
       '6M', '18M'], 
      dtype='|S3')

In [85]: generic_case_vectorized(Tenors)
Out[85]: 
array(['1M', '3M', '6M', '1Y', '18M', '2Y', '25M', '5Y', '10Y', '15Y',
       '20Y', '30Y'], 
      dtype='|S3')

In [86]: generic_case_loopy(Tenors)
Out[86]: 
array(['1M', '3M', '6M', '1Y', '18M', '2Y', '25M', '5Y', '10Y', '15Y',
       '20Y', '30Y'], 
      dtype='|S3')

Answer 4

我选择了长解决方案，因为无论如何我都需要 convert_tenors。这也解决了 .

import scipy

def convert_tenors(tenors):
    #convert tenors to years
    new_tenors = scipy.zeros_like(tenors,dtype=float)
    for i,o in enumerate(tenors):
        if(o[-1]=='M'):
            new_tenors[i] = int(o[:-1])/12
        else:
            new_tenors[i] = int(o[:-1])
    return new_tenors

def sort_tenors(tenors):
    #sort tenors in ascending order
    idx = scipy.argsort(convert_tenors(tenors))
    return tenors[idx]  

Tenors = scipy.array(['10Y', '15Y', '1M', '1Y', '20Y', '18M', '2Y', '30Y', '3M', '5Y', '6M', '9M'])
print(sort_tenors(Tenors))

returns

['1M' '3M' '6M' '9M' '1Y' '18M' '2Y' '5Y' '10Y' '15Y' '20Y' '30Y']

以金融符号对期限进行排序

Sort tenors in finance notation

python

sorting

pandas

numpy

finance