pandas 标注数据涨跌平情况

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在做财经股票数据分析时，经常会涉及数据的涨跌判断。通过 tushare 导入的数据后，当前数据与前一天的数据进行比较，得到一个差值，需要标注涨跌情况。

数据与需求

假定以下是我们的得到的某支股票每天的收盘数据：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'price': [5, 6, 3, 3, 6]},
                  index=pd.date_range('20210701', periods=5)
                 )
df
'''
            price
2021-07-01      5
2021-07-02      6
2021-07-03      3
2021-07-04      3
2021-07-05      6
'''

以上的数据是每天的股价，现在需要在当前行标注与前一日对比数据的涨跌情况，增加一列标注涨、平、跌文字。

思路

先对价格字段求差值，这样会得到一个正负或者 0 值的列，大于 0 时为涨，等于 0 时为平，小于 0 时为跌。

再判断这个值的正负性，可以使用 np.sign 函数来操作。最后将三种情况的文本映射到列上，完成需求。

代码

接下来我们用代码进行实现，第一步增加一列求数据的前后差值，即为第二天价格的变化值：

# 增加一列，求与前一数据的差值
df.assign(change=df.price.diff())
'''
            price  change
2021-07-01      5     NaN
2021-07-02      6     1.0
2021-07-03      3    -3.0
2021-07-04      3     0.0
2021-07-05      6     3.0
'''

得到变化值后，np.sign 求变化值的符号：

(
    df.assign(change=df.price.diff())
    .assign(lable=lambda d: d.change.map(np.sign))
)
'''
            price  change  lable
2021-07-01      5     NaN    NaN
2021-07-02      6     1.0    1.0
2021-07-03      3    -3.0   -1.0
2021-07-04      3     0.0    0.0
2021-07-05      6     3.0    1.0
'''

最后用 map 方法映射文本：

label = {0: '平', 1:'涨', -1:'跌'}
(
    df.assign(change=df.price.diff())
    .assign(lable=lambda d: d.change.map(np.sign))
    .assign(lable=lambda d: d.lable.map(label))
)
'''
            price  change lable
2021-07-01      5     NaN   NaN
2021-07-02      6     1.0     涨
2021-07-03      3    -3.0     跌
2021-07-04      3     0.0     平
2021-07-05      6     3.0     涨
'''

另外还可以用替换的办法完成映射：

(
    df.assign(change=df.price.diff())
    .assign(lable=lambda d: d.change.map(np.sign))
    .assign(lable=lambda d: d.lable.replace([-1,0,1], ['跌','平','涨']))
)

这样就完成了需求。

（完）

pandas 标注数据涨跌平情况

数据与需求

思路

代码

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