数据框的所选部分的乘法

Question

我目前正在清理由不同价格时间序列的股票组成的财务数据集。某些时间序列包含所谓的“股票分割”，这意味着股票数量已更改。举个例子：以下股票的数量在2017年已减半]

为了解决这个问题，我想将拆分事件之前的整个时间序列乘以0.5。为此，我做了以下工作。 df是具有不同股票的数据框，“ A”只是一个时间序列。

# searching for the stock split
df_return = df["A"].pct_change(1)                       # calculate returns
df_loc = df_return["A"].index.get_loc(df_return["A"].idxmin())   # get "location" of stock split

下一步，我需要将df中0：df_loc的所有值乘以0.5。我失败了，例如：

df = df.replace([df["A"].iloc[:df_loc]], df*2)

有人知道如何解决此问题吗？我认为这应该很容易，但是我无法弄清楚。在此先感谢

Answer 1

您可能想要这样做。

df.loc[:df_loc, 'price'] *= 0.5