如何在不对股票数据执行聚合功能的情况下按日期分组

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何在不对股票数据执行聚合功能的情况下按日期分组

【英文标题】：How to group by date without performing aggregate function on stock data

【发布时间】：2020-10-20 23:53:42

【问题描述】：

我目前有以下数据框：https://i.stack.imgur.com/doa0q.png

我希望我的数据框具有以下格式（AAPL、MSFT 和 FB 都应在彼此下方对齐）：

2019 年 4 月 12 日：苹果公司

             MSFT

             FB

我尝试按日期分组，但在网上到处都执行我不想做的聚合函数。我怎样才能实现我想要的输出/我需要进一步阅读什么？

【参考方案1】：

如果只是为了让您更容易获得概览，您可以像这样创建分层索引：

df.reset_index().set_index(['Date', 'Ticker'])

但是，pandas 本身不支持像这样打印出来。最重要的理由是，重新阅读将是一场噩梦，因此它仅对演示有用。

【讨论】：

这样我就可以对日期本身进行训练测试拆分。这样，测试集将是每个股票代码的 x%（取决于我选择的大小），而不是整个数据集的 x%

你应该看看scikit-learn.org/stable/modules/generated/…。它有一个参数stratify，我没有亲自使用过，但看起来它可以做你想要的开箱即用。