熊猫扩展子集表答案

【问题标题】：panda extending a subset table熊猫扩展子集表
【发布时间】：2022-11-10 14:47:02
【问题描述】：

我想测试一些交易数学python，通过yahoo Finance，我可以检索一些数据我想根据开盘价和收盘价添加一些计算。我可以使用以下代码获取数据。

import numpy as np
import math
import pandas as pd
import yfinance as yf
ticker = 'EURUSD=X,BTC-USD'
data = yf.download(tickers= ticker, period = '30d', interval = '1h')
closedata = data[['Open','Close']]
closedata

这导致每个股票代码的开盘和收盘数据：

                    Open                    Close
                    BTC-USD    EURUSD=X     BTC-USD  EURUSD=X
2022-09-09 00:00:00 NaN        1.000600     NaN      1.001202
2022-09-09 01:00:00 NaN        1.001202     NaN      1.005126
2022-09-09 02:00:00 NaN        1.004823     NaN      1.005328
2022-09-09 03:00:00 NaN        1.005530     NaN      1.007151
2022-09-09 04:00:00 NaN        1.007049     NaN      1.007151
... ... ... ... ...
2022-10-20 11:00:00 19215.98   0.978474     19216.63 0.980488
2022-10-20 12:00:00 19213.79   0.980777     19222.87 0.981643
2022-10-20 12:20:00 19224.61   NaN          19224.61 NaN

我想为每个价格代码添加 3 个公式列（BTCx 和 Eurx）
要从此处获取类似于以下表头的表结构：

newtable = BTC-USD open|EuroUSD=X open|BTC-USD close|euroSD=X close|BTC-1|BTC2|BTC3|Eur1|Eur2|Eur3

如何做到这一点？
或者也许它是错误的，我在这里想得太简单了。
熊猫似乎很有能力，也许像下面这样更有条理？（延长它）

 Open      Close     Results1  results2  results3
 [tickers],[tickers],[tickers],[tickers],[tickers]

如果以上是可能的，那就更好了，但是如何添加结果列呢？

【问题讨论】：

这回答了你的问题了吗？ How to deal with multi-level column names downloaded with yfinance
试过了，但没有，它确实做了一些操作，但不像我的 Q

标签： python-3.x pandas yahoo-finance

【解决方案1】：

您想要做的是展平 MultiIndex。要获得您想要的命名，由BTC-USD open|EuroUSD=X open|BTC-USD close|euroSD=X close|... 给出，您可以执行以下操作：

closedata.columns = (
    closedata.columns.get_level_values(1) + " " + closedata.columns.get_level_values(0)
)

输出：

                           BTC-USD Open  EURUSD=X Open  BTC-USD Close  
2022-09-15 23:00:00+00:00           NaN       0.999600            NaN   
2022-09-16 00:00:00+00:00           NaN       0.999001            NaN   
2022-09-16 01:00:00+00:00           NaN       1.000901            NaN   

                           EURUSD=X Close  
2022-09-15 23:00:00+00:00        0.999001  
2022-09-16 00:00:00+00:00        1.000901  
2022-09-16 01:00:00+00:00        1.000100

Pandas 还提供了一个方法MultiIndex.to_flat_index()。但是，您不能使用这种方法指定顺序。

【讨论】：