如果为负，则采用加权平均

Question

我有一个数据框：

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)

利用这些原始数据，我添加了一些额外的列，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，但是随着总数开始减少，这会降低加权平均价格。

我的问题是，如果 Total 减少，我将如何让 WAP 反映上面的行？例如，在第 3 行，Total 为 1000，低于第 2 行。这使 WAP 从 12.6 下降到 11.78，但我希望它说 12.6 而不是 11.78。

我尝试循环遍历 a['Total']

最终，我正在寻找一个 WAP 专栏，内容如下： 10, 10.83, 12.6, 12.6, 12.6

Answer 1

你可以使用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 Python 初学者，我可以想到以下两个选项

要么

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

或者在您已经创建 WAP 之后，您可以使用 diff 方法仅修改子集（感谢 @ayhan 的 loc，它将修改 a 到位）

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