如果为负，则使用加权平均

Question

我有一个DataFrame：

a = {'Price': [10, 15, 20, 25, 30], 'Total': [10000, 12000, 15000, 14000, 10000],
 'Previous Quarter': [0, 10000, 12000, 15000, 14000]}
a = pd.DataFrame(a)
print (a)

使用此原始数据，我添加了许多附加列，包括加权平均价格(WAP)

a['Change'] = a['Total'] - a['Previous Quarter']
a['Amount'] = a['Price']*a['Change']
a['Cum Sum Amount'] = np.cumsum(a['Amount'])
a['WAP'] = a['Cum Sum Amount'] / a['Total']

这很好，但是当总量开始减少时，这会降低加权平均价格。

我的问题是，如果Total减少，我如何让WAP反映上面的行？例如，在第3行中，Total是1000，低于第2行。这使WAP从12.6降至11.78，但我希望它是12.6而不是11.78。

我尝试过循环遍历‘’Total‘<0，然后’‘WAP’=0，但这会影响整个列。

最终，我正在寻找一个WAP列，其内容为: 10，10.83，12.6，12.6，12.6

Answer 1

您可以使用cummax：

a['WAP'] = (a['Cum Sum Amount'] / a['Total']).cummax()

print (a['WAP'])

0    10.000000
1    10.833333
2    12.666667
3    12.666667
4    12.666667
Name: WAP, dtype: float64

Answer 2

作为一个彻底的Python初学者，这里有两个我能想到的选择

任一

a['WAP'] = np.maximum.accumulate(a['Cum Sum Amount'] / a['Total'])

或者，在创建了WAP之后，您可以使用diff方法仅修改子集(感谢loc的@ayhan，它将就地修改a )

a.loc[a['WAP'].diff() < 0, 'WAP'] = max(a['WAP'])