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Accepted
iBeMeltin
Asked: 2024-01-31 00:35:18 +0800 CST

agrupar várias colunas e transmitir os resultados de volta para cada linha no dataframe

  • 772

Já postei essa pergunta antes, mas ela continua sendo fechada devido a perguntas semelhantes, mas essas soluções não me ajudaram aqui.

Tenho um dataframe que precisa ser agrupado por 3 colunas diferentes. A partir dos agrupamentos resultantes, preciso realizar cálculos e depois aplicar o resultado a cada linha em uma nova coluna.

Meus dados ficam assim:

ID   Deal  Party  Commodity       startdate  enddate  fixedpricestrike  quantity  mtmvalue
---- ----- -----  ---------       ---------  -------  ----------------  --------  ---------
J1   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00
J2   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00
J3   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      50.00
J4   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           5       25.00

Meu objetivo é agrupar os dados por [Deal, commodity, startdate] para que os dados resultantes fiquem assim:

ID   Deal  Party  Commodity       startdate  enddate  fixedpricestrike  quantity  mtmvalue
---- ----- -----  ---------       ---------  -------  ----------------  --------  ---------
J1   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00
J2   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00

ID   Deal  Party  Commodity       startdate  enddate  fixedpricestrike  quantity  mtmvalue
---- ----- -----  ---------       ---------  -------  ----------------  --------  ---------
J3   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      50.00
J4   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           5       25.00

A partir disso, preciso usar uma fórmula para calcular um 'fprice' e adicioná-lo a cada linha assim:

ID   Deal  Party  Commodity       startdate  enddate  fixedpricestrike  quantity  mtmvalue fprice
---- ----- -----  ---------       ---------  -------  ----------------  --------  --------- -----
J1   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00    0
J2   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00    0

ID   Deal  Party  Commodity       startdate  enddate  fixedpricestrike  quantity  mtmvalue fprice
---- ----- -----  ---------       ---------  -------  ----------------  --------  --------- -----
J3   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      50.00     1.25
J4   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      25.00     1.25

Meu problema está na próxima etapa, quando tento adicionar o fprice de volta ao dataframe original, tenho esta linha de código:

df['fprice'] = df.groupby(['StartDate', 'Commodity', 'Deal']).apply(lambda group: -(group['MTMValue'].sum() - (group['FixedPriceStrike'] * group['Quantity']).sum()) / group['Quantity'].sum()).reset_index(drop=True)

que retorna este dataframe:

ID   Deal  Party  Commodity       startdate  enddate  fixedpricestrike  quantity  mtmvalue fprice
---- ----- -----  ---------       ---------  -------  ----------------  --------  --------- -----
J1   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00    0
J2   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00    1.25
J3   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      50.00     
J4   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      25.00

quando o resultado deve ser parecido

ID   Deal  Party  Commodity       startdate  enddate  fixedpricestrike  quantity  mtmvalue fprice
---- ----- -----  ---------       ---------  -------  ----------------  --------  --------- -----
J1   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00    0
J2   Sell   J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        10.00          10      100.00    0
J3   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      50.00     1.25
J4   Buy    J   (stock1, stock2)   01Jan23   01Feb23        5.00           10      25.00     1.25

Também sou relativamente novo no uso de pandas e não tenho certeza de por que meu resultado está saindo dessa maneira. Qualquer sugestão ajudaria

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Em vez de fazer isso em uma única etapa, você pode primeiro calcular o 'fprice' e depois mesclá-lo de volta ao DataFrame original:

    # Calculate 'fprice' for each group
grouped = df.groupby(['startdate', 'Commodity', 'Deal']).apply(
    lambda group: -(group['mtmvalue'].sum() - (group['fixedpricestrike'] * group['quantity']).sum()) / group['quantity'].sum()
).reset_index(name='fprice')

# Merge 'fprice' back to the original DataFrame
df = pd.merge(df, grouped, on=['startdate', 'Commodity', 'Deal'], how='left')
    • 1

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