查找数据库中不同项在特定日期内的最大值

Question

我已经提取了一年中超过1300种证券的安全智慧价格细节。看起来像这样。

它包含以下列-一个数据框中所有证券的日期符号Close，持续约200个交易日

我想知道证券的最后价格是否是不同时间范围内的最高价格-7天，25天，100天等等，所有这1300种证券。因此，假设今天的收盘价可能是过去7天的最大值，而不是25天。然后我需要在7天列真和假在25天列。

我不能弄清楚上面的循环。

Answer 1

我不确定您的整个数据结构是什么样子，但对于单个安全性，您可以使用rolling()

df = pd.DataFrame({'Close': [10,13,21,12,16,13,17,20,18,15,22,20]},
                  index = [pd.Timestamp('20210301'),
                           pd.Timestamp('20210302'),
                           pd.Timestamp('20210303'),
                           pd.Timestamp('20210304'),
                           pd.Timestamp('20210305'),
                           pd.Timestamp('20210308'),
                           pd.Timestamp('20210309'),
                           pd.Timestamp('20210310'),
                           pd.Timestamp('20210311'),
                           pd.Timestamp('20210312'),
                           pd.Timestamp('20210315'),
                           pd.Timestamp('20210316')  ])

df:

            Close
2021-03-01  10
2021-03-02  13
2021-03-03  21
2021-03-04  12
2021-03-05  16
2021-03-08  13
2021-03-09  17
2021-03-10  20
2021-03-11  18
2021-03-12  15
2021-03-15  22
2021-03-16  20

使用滚动，您可以获得最后n个值中的max()：

df['Close'].rolling(4).max()

2021-03-01     NaN
2021-03-02     NaN
2021-03-03     NaN
2021-03-04    21.0
2021-03-05    21.0
2021-03-08    21.0
2021-03-09    17.0
2021-03-10    20.0
2021-03-11    20.0
2021-03-12    20.0
2021-03-15    22.0
2021-03-16    22.0

这样你就可以得到你想要的True/False条目(我使用2，4和6个窗口大小来说明-你需要调整到7，25,100，等等)：

df['max2'] = df['Close'] == df['Close'].rolling(2).max()
df['max4'] = df['Close'] == df['Close'].rolling(4).max()
df['max6'] = df['Close'] == df['Close'].rolling(6).max()

df:

            Close   max2   max4   max6
2021-03-01     10  False  False  False
2021-03-02     13   True  False  False
2021-03-03     21   True  False  False
2021-03-04     12  False  False  False
2021-03-05     16   True  False  False
2021-03-08     13  False  False  False
2021-03-09     17   True   True  False
2021-03-10     20   True   True  False
2021-03-11     18  False  False  False
2021-03-12     15  False  False  False
2021-03-15     22   True   True   True
2021-03-16     20  False  False  False

重要的是要注意，例如，在这种情况下，rolling(6)需要6个先前的值才能工作。如果6个都不存在，则返回NaN。换句话说，在有6个值可供查看之前，您将得到False。虽然这可以使用min_periods参数进行配置。