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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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2回答

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Python(Pandas)で前の行の値を保持して次の行の計算を行う方法

artg

総合スコア27

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2019/05/24 17:12

前提・実現したいこと

Pythonのデータセットの計算に関してです。

以下のようなデータセットがあったとして
time type order
1 buy 100
2 sell 200
3 sell 500
4 buy 300

このように、データセットの前の行の値を保持しつつ、それにさらに別の行を足して以下のようなデータセットを作りたいです。
time type order position
1 buy 100 100
2 sell 200 -100
3 sell 500 -600
4 buy 300 -300

試したこと

関数を作って行毎にapplyで1行ごとに関数を適用すればいいのかなと思って以下のようなコードを考えてみましたが、うまくいきませんでした。

def position_cal( a,b ):
return a[ b ].shift()

data['position'] = data['order'] + data.apply(position_cal(data,'position'), axis=1)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

データが大きいため、できるだけ早く計算する方法があれば教えていただけるとありがたいです。

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guest

回答2

0

buyとsellごとに正負の値をセットして.cumsumで累積和を求めます。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4s = """time type order 51 buy 100 62 sell 200 73 sell 500 84 buy 300""" 9 10df = pd.read_csv(StringIO(s), delimiter='\s+', skipinitialspace=True) 11 12df.loc[df['type'] == 'buy','position'] = df.loc[df['type'] == 'buy','order'] 13df.loc[df['type'] == 'sell','position'] =-df.loc[df['type'] == 'sell','order'] 14df['position'] = df['position'].cumsum().astype(int) 15 16print(df) 17""" 18 time type order position 190 1 buy 100 100 201 2 sell 200 -100 212 3 sell 500 -600 223 4 buy 300 -300 23"""

投稿2019/05/24 20:03

can110

総合スコア38233

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ベストアンサー

Series.where() または Series.mask()Series.cumsum() を組み合わせるのが簡単かなと思います。

Python

1import pandas as pd 2from io import StringIO 3 4data = """ 5time,type,order 61,buy,100 72,sell,200 83,sell,500 94,buy,300 10""" 11 12df = pd.read_csv(StringIO(data)) 13 14df['position'] = df['order'].where(df['type']=='buy',-df['order']).cumsum() 15# time type order position 16#0 1 buy 100 100 17#1 2 sell 200 -100 18#2 3 sell 500 -600 19#3 4 buy 300 -300 20

DataFrame.apply() と Series.cumsum() でもこんな感じでできますね。

Python

1df['position'] = df.apply(lambda row:row['order'] if row['type']=='buy' else -row['order'],axis=1).cumsum()

投稿2019/05/25 02:02

magichan

総合スコア15898

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