Python Pandas 使用 apply 将值传递给函数

Question

Date    Open    High    Low Close   Volume
2023-12-28  326.6   331.0   324.0   329.8   16123212
2023-12-27  327.05  329.9   321.65  324.85  10349372
2023-12-26  328.55  331.4   325.0   325.4   11314266
2023-12-22  331.0   332.0   323.55  326.65  15179674
2023-12-21  318.0   330.7   312.7   328.55  26393082
2023-12-20  336.7   346.9   318.0   320.15  40678163
2023-12-19  338.5   338.5   330.45  335.9   11713755
2023-12-18  339.0   340.3   334.4   337.05  15561817
2023-12-15  337.4   338.5   331.8   333.2   17080409
2023-12-14  340.9   341.9   335.0   335.4   16560229
2023-12-13  332.1   340.5   329.75  338.15  33632037
2023-12-12  335.0   335.0   327.6   330.8   22627713
2023-12-11  325.4   335.3   322.35  333.65  40351523
2023-12-08  331.95  335.95  318.1   323.55  74992149
2023-12-07  295.0   332.15  292.15  325.8   152381610

将上述数据作为 df 放入数据帧中，并希望创建另一列作为 4Bars 。

def find4Bars(data) :
\# this data variable should have following 3 Rows along with Current Rows
(at anypoint, only 4 rows to be passed into this function)
\# Doing Calculation with the 4 records and returning value to a variable ( calValue )
return calValue

df\['Bars'\] = df.apply(find4Bars.iloc\[CurrentRows:CurrentRows+3, axis=1)

注意：由于日期索引无法迭代，因此无法使用 iloc 函数。 不想为索引创建另一个流水号并在日期重新创建索引。

import yfinance as yf
data = yf.download('AAPL', period='50d', interval='1d', progress=False)[::-1]

使用上面的代码，可以下载数据进行试用。

感谢您的帮助

your text

Answer 1

您可以使用

df.rolling

每次提供 4 行

window

：

def find4Bars(data) :
  calValue = data.sum()
  return calValue

data.Close.rolling(window=4).apply(find4Bars, raw=True)

前 3 行将有

np.nan

值，为了避免这种情况，您可以将

min_periods

设置为

1

：

data.Close.rolling(window=4, min_periods=1).apply(find4Bars, raw=True)

注意：计算基于当前行和前3行，如果您想使用当前行和之后的3行，可以使用

shift

，如本答案所示：

data.Close.rolling(window=4, min_periods=1).apply(find4Bars, raw=True).shift(-3)

有关更多信息，请查看 df.rolling、Rolling.apply、shift 文档。