bigjdawg43's questions

Tenho uma tabela no Power BI chamada "combined" com uma coluna chamada "Dates", que começa em 31/12/2003 e termina em 28/10/2024 e continuará sendo atualizada semanalmente. Dentro da tabela, também tenho uma coluna chamada MonthEnd, que identifica a última data do mês com base na coluna Dates e QuarterEnd, que identifica a última data do trimestre com base na coluna Dates.

Atualmente, a coluna MonthEnd funciona corretamente, porque embora a última data na coluna Datas seja 28/10/2024, ela mostra 31/10/2024 na coluna MonthEnd porque estou usando a fórmula abaixo, que analisa o último dia do mês com base no calendário, separadamente do que está incluído no conjunto de dados real.

MonthEnd2 = EOMONTH(combined[Dates], 0)

No entanto, para a coluna QuarterEnd, estou usando uma fórmula diferente (porque uma fórmula comparável à fórmula mensal que usei parece não estar disponível) e o resultado está errado porque a fórmula está incluindo apenas a coluna Dates e não o trimestre civil inteiro (e, novamente, a coluna Dates termina em 28/10/2024).

QuarterEnd = ENDOFQUARTER(combined[Dates])

Estou tentando encontrar a data QuarterEnd do trimestre do calendário INDEPENDENTEMENTE do que está na coluna Dates. Aqui está um trecho da tabela em si.

Você pode ver o problema claramente na última linha, onde a coluna Date é 28/10/2024, a coluna MonthEnd é 31/10/2024 (o que está correto), a coluna QuarterEnd é 28/10/2024 (o que está incorreto) e a coluna QuarterEnd corrigida é 31/12/2024 (o que está correto).

Também estou tentando fazer isso como uma coluna calculada no DAX para facilitar meu fluxo de trabalho downstream. Qualquer ajuda é bem-vinda.

Obrigado.

Estou tentando iterar por uma lista de datraframes e fazer duas coisas, substituir espaços em branco por "_" (o que eu fiz) e adicionar um sufixo à primeira coluna de cada dataframe. Sei que posso acessar a primeira coluna de cada dataframe por meio da linha print dentro do loop abaixo, mas estou tendo problemas para adicionar o sufixo à primeira coluna. Alguém pode ajudar?

Dados de amostra:

import pandas as pd

px_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'A df': [58.63, 21.25, 19.17, 18.8],
        'B df': [35,105,27,98]}

SC_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'A df': [20.50, 6, 82, 74.6],
        'B df': [74,62,8,99]}

SMA_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'A df': [2, 95.3, 39, 68.27],
        'B df': [58,37,74,11]}

px = pd.DataFrame(px_data)
SC = pd.DataFrame(SC_data)
SMA = pd.DataFrame(SMA_data)

dfs=[px,SC,SMA]
   
for i in range(len(dfs)):
    dfs[i].columns = dfs[i].columns.str.replace(' ', '_')
    print(dfs[i].columns[0])

Eu tenho três dataframes de série temporal

df_list=[px, SC, SMA]

Cada dataframe possui colunas idênticas e datas idênticas. Também tenho uma lista de títulos (condensados ​​para efeito de exemplo):

securities3=['SPX Index','BIL US Equity']

Estou tentando fazer algo parecido com o abaixo, que não possui a sintaxe correta:

for df in df_list:
    for col in df.columns:       
        if col==securities3:
            ***create new dataframe here***

Em palavras, quero iterar sobre cada dataframe em df_list, dentro de cada coluna de df, quando a coluna corresponder aos componentes de Securities3, quero que um novo dataframe seja formado com essas três colunas (uma coluna de cada dataframe, lista de títulos3 correspondente .

Para fornecer mais detalhes, veja abaixo os dados de amostra:

import pandas as pd

px_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'SPX Index': [58.63, 21.25, 19.17, 18.8],
        'BIL US Equity': [35,105,27,98]}

SC_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'SPX Index': [20.50, 6, 82, 74.6],
        'BIL US Equity': [74,62,8,99]}

SMA_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'SPX Index': [2, 95.3, 39, 68.27],
        'BIL US Equity': [58,37,74,11]}

px = pd.DataFrame(px_data)
SC = pd.DataFrame(SC_data)
SMA = pd.DataFrame(SMA_data)

A saída alvo é:

SPX_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
     'SPX Index': [58.63, 21.25, 19.17, 18.8],
     'SPX Index': [20.50, 6, 82, 74.6],
     'SPX Index': [2, 95.3, 39, 68.27]}
    
SPX = pd.DataFrame(SPX_data)

Estou tentando criar o dataframe SPX (por exemplo) em loop, pois a lista (securities3) pode mudar. Além disso, como ponto de referência, por fazer parte de um processo maior, as colunas nos dataframes serão sempre idênticas às strings (e posições) da lista, como neste exemplo.

Obrigado pela ajuda.

Eu tenho um dataframe parecido com o abaixo. Você pode ver que, para começar, a coluna SMA é uma duplicata da coluna Valor do índice intencionalmente. Estou tentando ajustar a coluna SMA para que seja o resultado de um cálculo simples, algo parecido com o abaixo, que acredito que exigiria algum tipo de loop:

for i in range(len(df)):
    df['SMA'].loc[i,"SMA"]= df['SMA'].loc[i-1,"SMA"] + df['SMA'].loc[i,"ER"] * (df['SMA'].loc[i,"Index Value"] - df['SMA'].loc[i-1,"SMA"])

Em palavras, estou tentando pegar a linha atual de 'SMA' e fazer com que seja a saída da linha anterior de "SMA" + a linha atual de "ER" multiplicada pela diferença entre a linha atual de "Valor de índice " e linha anterior de "SMA"

data = {
    'Date': ['9/5/2023', '9/6/2023', '9/7/2023', '9/8/2023', '9/11/2023', '9/12/2023', 
             '9/13/2023', '9/14/2023', '9/15/2023', '9/18/2023', '9/19/2023', '9/20/2023', 
             '9/21/2023', '9/22/2023', '9/25/2023', '9/26/2023', '9/27/2023', '9/28/2023', 
             '9/29/2023'],
    'Index Value': [4496.83, 4465.48, 4451.14, 4457.49, 4487.46, 4461.9, 4467.44, 
                    4505.1, 4450.32, 4453.53, 4443.95, 4402.2, 4330, 4320.06, 
                    4337.44, 4273.53, 4274.51, 4299.7, 4288.05],
    'ER': [0.15066, 0.157105, 0.218561, 0.233893, 0.233709, 0.191352, 0.090935, 
           0.398004, 0.127833, 0.062296, 0.198933, 0.382776, 0.494406, 0.541878, 
           0.44323, 0.489456, 0.466276, 0.396806, 0.52569],
    'SMA': [4496.83, 4465.48, 4451.14, 4457.49, 4487.46, 4461.9, 4467.44, 4505.1, 
            4450.32, 4453.53, 4443.95, 4402.2, 4330, 4320.06, 4337.44, 4273.53, 
            4274.51, 4299.7, 4288.05]
}

df = pd.DataFrame(data)

Em um esforço para evitar um loop, já que não sou muito bom na construção de loops, tentei algo como o abaixo, que é próximo, mas não é exatamente o que desejo.

df['SMA']=df['SMA'].shift(1) + df['ER'] * (df['Index Value'] - df['SMA'].shift(1))

A razão pela qual não é exatamente o que eu quero é porque quero que o primeiro número da coluna Valor do Índice corresponda ao primeiro valor do SMA e que a fórmula seja aplicada somente após esse ponto (é por isso que parece que um loop seria necessário) .

Tudo isso dito e dado o objetivo, alguém pode aconselhar qual seria a melhor maneira de realizar essa tarefa?