如何在多索引熊猫数据帧上将数据滞后 x 天？

Question

我有一个包含日期、资产和价格/数量数据的数据框。我试图从 7 天前提取数据，但问题是我无法使用 shift()，因为我的表中缺少日期。

 date   cusip   price   price_7daysago

1/1/2017    a   1   

1/1/2017    b   2   

1/2/2017    a   1.2 

1/2/2017    b   2.3 

1/8/2017    a   1.1         1

1/8/2017    b   2.2         2

我已经尝试创建一个 lambda 函数来尝试使用 loc 和 timedelta 来创建这种移位，但我只能输出空的 numpy 数组：

def row_delta(x, df, days, colname):

    if datetime.strptime(x['recorddate'], '%Y%m%d') - timedelta(days) in [datetime.strptime(x,'%Y%m%d') for x in   df['recorddate'].unique().tolist()]:

        return df.loc[(df['recorddate_date'] == df['recorddate_date'] - timedelta(days)) & (df['cusip'] == x['cusip']) ,colname]

    else:

        return 'nothing'

我也想过做类似的东西的这个缺少的日期，以填补，但我的问题是，我有多个指标，日期和cusips这样我就可以不只是这个重新编制。

我不确定我还能做什么，但任何帮助将不胜感激！

Answer 1

您可以将date和设置cusip为索引unstack并shift一起使用shifted = df.set_index(["date", "cusip"]).unstack().shift(7).stack()然后简单地shifted与您的原始合并df