如何在熊猫中添加一列，其值取决于日期答案

【问题标题】：How to add a column in pandas with the value depending on the date如何在熊猫中添加一列，其值取决于日期
【发布时间】：2022-01-26 11:01:10
【问题描述】：

我正在尝试将我的投资组合数字化。我有一个dataframe，其中包含自某个时期(01-01-2020) 以来的每日股票收盘信息，我想添加一列显示我持有的股票数量，例如在01-01-2020 上，我的APPL 为零并且从25-06-2020 我有 2 个，01-09-2021 我有 1 个。

我有另一个dataframe，它会在我的股票余额发生变化时跟踪它（但不是两者之间的日期）。这个例子看起来像这样；

Date        Balance
25-06-2020  2
01-09-2021  1

我知道 df['balance'] = 0 将添加一个全为零的列，但是如何根据日期添加条件？

总之，我有这个

Date        Price 
01-01-2020  $100
01-02-2020  $100
...
25-06-2020  $120
26-06-2020  $130
...
01-09-2021  $145
02-09-2021  $146

我想解决这个问题

Date        Price  Balance
01-01-2020  $100   0
01-02-2020  $100   0
...
25-06-2020  $120   2
26-06-2020  $130   2
...
01-09-2021  $145   1
02-09-2021  $146   1

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe datetime

【解决方案1】：

如果可能，可以在字典中指定Balance 的第一个值，可以使用Series.map 前向填充缺失值：

d = {'01-01-2020':0,'25-06-2020':2,'01-09-2021':1}

df['Balance'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d').map(d).ffill().astype(int)

编辑：对新列 Balance 使用左连接，然后在 df1['Date'] 之后转发填充值，首先替换为 0：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])

df2 = df.merge(df1[['Date','Balance']], on='Date', how='left')
df2['Balance'] = df2['Balance'].ffill().fillna(0).astype(int)

【讨论】：

如果我只添加三个日期就可以了，但我有一些股票的余额变化更频繁
@user1234 - 嗯，你能详细解释一下Balance 的变化方式和时间吗？
每次我买入或卖出一些股票时，我的股票总余额都会发生变化。所以有一天我可以持有 100 股，一周后 20 股，再一周后 250 股
@user1234 - 怎么算？根据我不清楚的样本数据。
@user1234 - 答案已编辑。