我有一个看起来像的DataFrame
In [10]: vlr
Out[10]:
data tipoOP qtd ... flxCx flxCx_USD pmAtual_USD
ticker ...
JBSS3.SA 2020-03-06 C 4.0 ... -86.390000 NaN NaN
WEGE3.SA 2020-08-27 C 3.0 ... -198.050000 NaN NaN
ITUB4.SA 2020-09-09 C 8.0 ... -195.180000 NaN NaN
WEGE3.SA 2020-09-09 V -3.0 ... 193.150000 NaN NaN
ITSA4.SA 2020-09-18 C 33.0 ... -297.430000 NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
ARZZ3.SA 2021-06-01 C 2.0 ... -174.610000 NaN NaN
CP 2021-06-02 C 1.0 ... -417.103785 -81.55 81.55
HSY 2021-06-02 C 1.0 ... -884.843100 -173.00 173.00
ARKQ 2021-06-02 V -2.0 ... 836.650400 163.60 NaN
JPM 2021-06-02 C 1.0 ... -853.745724 -166.92 166.92
然后我在做：
vlr_full = vlr.groupby('data')
vlr_full = vlr_full.apply(holding.ord_ativo).drop(columns=['data'])
vlr_full = vlr_full['qtdAtual']
要获得vlr_full(qtdAtual列是当天拥有的资产数量，累加(：
In [12]: vlr_full
Out[12]:
data ticker
2020-03-06 JBSS3.SA 4.0
2020-08-27 WEGE3.SA 3.0
2020-09-09 ITUB4.SA 8.0
WEGE3.SA 0.0
2020-09-18 ITSA4.SA 33.0
2021-06-01 PRIO3.SA 50.0
2021-06-02 ARKQ 0.0
CP 1.0
HSY 1.0
JPM 1.0
Name: qtdAtual, Length: 125, dtype: float64
(qtdAtual是指"拥有的股份"，其由vlr中"qtd"栏的股票代码的累计总和给出(
我有一个像这样的DatetimeIndex：
idx = pd.date_range(first_day,end=yesterday,freq='D')
这是我买东西的第一天，直到昨天
我的目标是用缺失的日期填充vlr_full"数据"级别的索引，并为每个日期创建vlr上所有股票代码的索引。如果股票代码在给定日期没有交易，我会保留以前的值(如果还没有交易，则为0(。因此，我计划使用yfinance模块来获取历史报价数据，并将其作为新列插入(乘以我在该日期拥有的数量(。之后我会策划一些事情。
我试过这样的东西：
vlr_full.reindex(idx)
但是，显然它不起作用(ValueError：无法处理非唯一的多索引！(。我不确定如何继续，我尝试了一些相关的问题，但我无法将它们应用于我的问题。我相信有一些单行代码可以解决这个问题，但我正在边学习边学习。
至于我正在寻找的输出，它应该是这样的：
In [12]: vlr_full
Out[12]:
data ticker
2020-03-06 ABEV3.SA 0.0
AMD 0.0
ARKQ 0.0
ARRZ3.SA 0.0
CP 0.0
HSY 0.0
ITUB4.SA 0.0
ITSA4.SA 0.0
JBSS3.SA 4.0
... ... ...
2020-03-07 ABEV3.SA 0.0
AMD 0.0
ARKQ 0.0
ARRZ3.SA 0.0
CP 0.0
HSY 0.0
ITUB4.SA 0.0
ITSA4.SA 0.0
JBSS3.SA 4.0
... ... ...
... ... ...
2021-06-17 ABEV3.SA 45
AMD 5
ARKQ 0
ARRZ3.SA 12
CP 1
HSY 1
ITUB4.SA 0.0
ITSA4.SA 139
JBSS3.SA 0.0
因此，对于从2020-03-06(第一个日期(到昨天(截至今天的2021-06-17(的每个日期，我都希望有一个指数水平，通过我在某个时候交易过的所有股票行情，并在该日期放置所拥有的股票(如果以前没有交易，则为零(。我的问题是在第一层填充缺失的日期，然后在第二层填充股票代码。
请注意，在输出示例中，在2020-03-06，我只有JBSS3.SA的4个股票，而且在2020-08-27之前都是如此，同时仍将所有其他股票代码归因于0个股票。
第1版：
尝试过这个：
vlr_full.reindex(pd.MultiIndex.from_product([idx,vlr_full.index.unique(level=1)], names=['data', 'ticker']), fill_value=0)
但它给了我：
ValueError: cannot handle a non-unique multi-index!
idx是：
In [29]:idx
Out[29]:
DatetimeIndex(['2020-03-06', '2020-03-07', '2020-03-08', '2020-03-09',
'2020-03-10', '2020-03-11', '2020-03-12', '2020-03-13',
'2020-03-14', '2020-03-15',
...
'2021-06-08', '2021-06-09', '2021-06-10', '2021-06-11',
'2021-06-12', '2021-06-13', '2021-06-14', '2021-06-15',
'2021-06-16', '2021-06-17'],
dtype='datetime64[ns]', length=469, freq='D')
CCD_ 8为
In [30]:vlr_full.index.unique(level=1)
Out[30]:
Index(['JBSS3.SA', 'WEGE3.SA', 'ITUB4.SA', 'ITSA4.SA', 'CPFE3.SA', 'TAEE11.SA',
'VIVT4.SA', 'OIBR3.SA', 'TAEE4.SA', 'EGIE3.SA', 'SAPR11.SA', 'TIMS3.SA',
'EQTL3.SA', 'VIVT3.SA', 'ABEV3.SA', 'HGLG11.SA', 'LEVE3.SA', 'RAIL3.SA',
'XPLG11.SA', 'TAEE3.SA', 'ARKQ', 'ARZZ3.SA', 'GME', 'AMD', 'DIS',
'EZTC3.SA', 'FLRY3.SA', 'RIO', 'FTM', 'JALL3.SA', 'PRIO3.SA',
'BLAU3.SA', 'CP', 'HSY', 'JPM'],
dtype='object', name='ticker')
从vlr_full开始，如下所示：
vlr_full
qtdActual
data ticker
2021-01-02 STACK 3.0
OVER 2.0
2021-01-04 OVER 5.0
FLOW 4.0
2021-01-06 STACK 6.0
请执行以下操作。
# Change this to your own idx
idx = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-07', freq='D')
(
vlr_full
.unstack('ticker')
.reindex(idx)
.ffill()
.fillna(0.0)
.stack('ticker')
)
输出：
qtdActual
ticker
2021-01-01 FLOW 0.0
OVER 0.0
STACK 0.0
2021-01-02 FLOW 0.0
OVER 2.0
STACK 3.0
2021-01-03 FLOW 0.0
OVER 2.0
STACK 3.0
2021-01-04 FLOW 4.0
OVER 5.0
STACK 3.0
2021-01-05 FLOW 4.0
OVER 5.0
STACK 3.0
2021-01-06 FLOW 4.0
OVER 5.0
STACK 6.0
2021-01-07 FLOW 4.0
OVER 5.0
STACK 6.0
看看这里，将.reindex与MultiIndex一起使用。
类似于：
vlr_full.reindex( pd.MultiIndex.from_product([idx,
"your_ticker_set"], names=['data', 'ticker']), fill_value=0)
通过MultiIndex.unique(level=1)获取your_ticker_set