在 pandas 中分组并自动递增组ID [英] Grouping and auto incrementing group id in pandas

问题描述

我有python pandas数据框

I have python pandas data frame

trades = pd.DataFrame({"Qty":[-25,0,25,50,75,0,25,0,-25,0,-25,-50,0,-25,50,0]})
print trades
    Qty
0   -25
1     0
2    25
3    50
4    75
5     0
6    25
7     0
8   -25
9     0
10  -25
11  -50
12    0
13  -25
14   50
15    0

数量是累计的购买/购买数量，当其为0时，持仓持平.

Qty is cummulative qty sold/bought, when it goes to 0, the position is flat.

我想分配组ID，以便从下订单中提取已执行的交易.

I want to assign group ids, so that I can extract executed trades from the orders placed.

    Qty     Trade_Group
0   -25     1
1     0     1
2    25     2
3    50     2
4    75     2
5     0     2
6    25     3
7     0     3
8   -25     4
9     0     4
10  -25     5
11  -50     5
12    0     5
13  -25     6
14   50     6
15    0     6

在没有显式遍历行和分配Trade_Group值的情况下，如何 可以构造Trade_group列吗?

With out explicity iterating through rows and assigning Trade_Group values, how can I construct Trade_group column?

感谢您的时间！

推荐答案

trades = pd.DataFrame({"Qty":[-25,0,25,50,75,0,25,0,-25,0,-25,-50,0,-25,50,0]})
trades["group"] = (trades.Qty == 0).shift(1).fillna(0).cumsum()

这篇关于在 pandas 中分组并自动递增组ID的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！