如何在多索引 pandas 数据帧上将数据滞后 x 特定天数？

Question

我有一个包含日期、资产和 price/volume 数据的 DataFrame。我正在尝试提取 7 天前的数据，但问题是我无法使用 shift()，因为我的 table 中缺少日期。

 date   cusip   price   price_7daysago
1/1/2017    a   1   
1/1/2017    b   2   
1/2/2017    a   1.2 
1/2/2017    b   2.3 
1/8/2017    a   1.1         1
1/8/2017    b   2.2         2

我已经尝试创建一个 lambda 函数来尝试使用 loc 和 timedelta 来创建此转换，但我只能输出空的 numpy 数组：

def row_delta(x, df, days, colname):
    if datetime.strptime(x['recorddate'], '%Y%m%d') - timedelta(days) in [datetime.strptime(x,'%Y%m%d') for x in   df['recorddate'].unique().tolist()]:
        return df.loc[(df['recorddate_date'] == df['recorddate_date'] - timedelta(days)) & (df['cusip'] == x['cusip']) ,colname]
    else:
        return 'nothing'

我也想过做一些类似于 this 的事情来填补缺失的日期，但我的问题是我有多个索引、日期和尖点，所以我不能只重新索引这个.

Answer 1

merge DataFrame 本身，同时将 7 天添加到右侧框架的日期列。使用 suffixes 参数适当地命名列。

import pandas as pd

df['date'] = pd.to_datetime(df.date)
df.merge(df.assign(date = df.date+pd.Timedelta(days=7)), 
         on=['date', 'cusip'],
         how='left', suffixes=['', '_7daysago'])

输出：df

        date cusip  price  price_7daysago
0 2017-01-01     a    1.0             NaN
1 2017-01-01     b    2.0             NaN
2 2017-01-02     a    1.2             NaN
3 2017-01-02     b    2.3             NaN
4 2017-01-08     a    1.1             1.0
5 2017-01-08     b    2.2             2.0

Answer 2

你可以把date和cusip设置为索引，unstack和shift一起使用

shifted = df.set_index(["date", "cusip"]).unstack().shift(7).stack()

然后只需将 shifted 与原来的 df

合并

如何在多索引 pandas 数据帧上将数据滞后 x 特定天数？

How to lag data by x specific days on a multi index pandas dataframe?

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