向滚动应用函数添加列

Question

我有daily_data数据如下:

Close
Date
2022-06-01  148.710007
2022-05-31  148.839996
2022-05-27  149.639999
2022-05-26  143.779999
2022-05-25  140.520004
2022-05-24  140.360001
2022-05-23  143.110001
2022-05-20  137.589996
2022-05-19  137.350006
2022-05-18  140.820007
...

我然后做一个滚动百分比变化计算，sampleStr= '180 D':

dfSeries = daily_data['Close'].rolling(resampleStr).apply(lambda x : (x[0] - x[-1])/x[0])

如果我打印这个，我得到这个:

Date
2022-06-01    0.000000
2022-05-31   -0.000874
2022-05-27   -0.006254
2022-05-26    0.033152
2022-05-25    0.055074
2022-05-24    0.056150
2022-05-23    0.037657
2022-05-20    0.074776
2022-05-19    0.076390
2022-05-18    0.053056
2022-05-17   -0.003564
2022-05-16    0.021317
2022-05-13    0.010759
2022-05-12    0.041356
2022-05-11    0.014861
2022-05-10   -0.039002

然而，我想将columns添加到此以进行完整性检查，我想将x[0]的日期(实际上我认为这已经存在)，x[-1]的日期，x[0]的关闭和x[-1]的关闭添加到dfSeries。

我该怎么做?

Answer 1

似乎你只需要使用pd.concat与shifted列

例如，如果您的窗口是3，您可以执行

pd.concat([df['Close'].rolling(3).apply(lambda x : (x[0] - x[-1])/x[0]).reset_index(), 
df.reset_index()['Date'].shift(-3).rename('Date in T-3'), 
df.reset_index()['Close'].shift(-3).rename('Close in T-3')], 
axis=1
)

表示您正在连接三个对象。第一个，是你在原帖中提供的结果;第二个是移位的Date列;最后一个是移位的Close列。