使用 Pandas 在 Python 中匹配来自 CSV 文件的交易

Question

所以我有一个包含排序交易数据的 CSV 文件。 它有以下列：

Trade_Price , TimeStamp , Buy/Sell , Contract

现在我已经对交易进行了排序，以便它们在 CSV 中连续行。现在我想通过获取 Trade_Price 的差值来配对交易找到净 PnL，并将其放入 Python 中的新数据帧中。我不确定如何准确地循环数据框以匹配这些交易，然后将它们存储在具有以下列的新数据框中。

Contract ,   Price_Change  ,         PnL  ,       Trade_Number

Price_Change = Trade_price(1) - Trade_price(2) 

如果我以 100 买入并以 101 卖出，那么我的 PnL 将为 1 美元，我假设交易规模为 1。

Answer 1

一次抓取两列，您可以执行以下操作：

import pandas as pd

Trade_Price = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8]})
Trade_Price1 = Trade_Price.iloc[::2,:].reset_index(drop=True)
Trade_Price2 = Trade_Price.iloc[1::2,:].reset_index(drop=True)
print Trade_Price1
print Trade_Price2
print Trade_Price1-Trade_Price2 #do your operations here

输出：

   A  B
0  1  5
1  3  7
   A  B
0  2  6
1  4  8
   A  B
0 -1 -1
1 -1 -1