如何在 pandas MultiIndex 数据帧中有条件地重置滚动最大值的初始 value/row？

Question

我有一个多索引数据框。索引列为 Date 和 Symbol。我想重置数据框开始评估每个 Symbol 的 rolling_max of number 的行。我想基于包含 True 或 False 的列来执行此操作。如果 condition 在 Date 上是 True，那么应该重置 rolling_max 并从这个 Date 计算最大值。如果 condition 是 False，那么 rolling_max 应该有效 'normally' - 取今天和昨天的最大值 number 给定的 Symbol。 condition 列与 number 列无关（它们不相互依赖）。这是预期的输出：

                         number     condition     rolling_max
Date          Symbol     
1990-01-01    A          29         False         29
1990-01-01    B          7          False         7

1990-01-02    A          13         True          13 # Reset rolling max for 'A'
1990-01-02    B          2          False         7

1990-01-03    A          11         False         13
1990-01-03    B          52         True          52 # Reset rolling max for 'B'

1990-01-04    A          30         False         30
1990-01-04    B          1          False         52

1990-01-05    A          19         True          19 # Reset rolling max for 'A'
1990-01-05    B          65         False         65

1990-01-06    A          17         False         19
1990-01-06    B          20         True          20 # Reset rolling max for 'B'

我该怎么做？

Answer 1

我能够解决这个问题。

df['rolling_max'] = df.groupby(['Symbol',df.groupby('Symbol')['condition'].cumsum()])['number'].cummax()

如何在 pandas MultiIndex 数据帧中有条件地重置滚动最大值的初始 value/row？

How to conditionally reset a rolling max's initial value/row in pandas MultiIndex dataframe?

conditional

max

multi-index

pandas