将自定义函数应用于 Pandas Groupby

Question

我有一个名为 master_df 的 DataFrame（此处压缩）

Ticker	Date	Total_Invested	Total_Divested	Period	Day
ABC	23-10-2020	200	210	1	1
BCK	23-10-2020	200	220	1	1
DUD	22-10-2020	200	190	1	2
SOL	22-10-2020	200	205	1	2

我创建了一个函数来返回给定日期的百分比回报：

def day_return(df, date):
    day_df = df[df['Date'] == date]  
    return day_df['Total Divested'].sum()/day_df['Total Invested'].sum()-1

我想结合使用 Groupby 和函数来获得每天的回报。我的想法是执行以下操作，但我一直卡住。任何帮助将不胜感激。

master_df.groupby('Date').apply(day_return, date=master_df['Date'])

Answer 1

从函数 day_return 中删除 date 参数，并仅按 Date 分组，一组中的所有值都将对应相同的值：

def day_return(df):
    return df['Total_Divested'].sum() / df['Total_Invested'].sum() - 1

res = master_df.groupby('Date').apply(day_return).reset_index(name='Total')
print(res)

输出

         Date   Total
0  22-10-2020 -0.0125
1  23-10-2020  0.0750

如果要在原始 df (master_df) 中添加新列，请使用 transform:

g = master_df.groupby('Date')
master_df['Total'] = g['Total_Divested'].transform('sum') / g['Total_Invested'].transform('sum') - 1
print(master_df)

输出

  Ticker        Date  Total_Invested  Total_Divested  Period  Day   Total
0    ABC  23-10-2020             200             210       1    1  0.0750
1    BCK  23-10-2020             200             220       1    1  0.0750
2    DUD  22-10-2020             200             190       1    2 -0.0125
3    SOL  22-10-2020             200             205       1    2 -0.0125