如何从 OHLC 数据计算枢轴值

Question

我有一个带有 open、high、low、close 和 key 列的 pandas 数据集。现在我想按键对数据集进行分组并使用公式计算枢轴 - （高+低+收盘）/ 3。到目前为止，我能够做到。但要求是将计算的数据转移到我无法编码的下一组。

我能够按关键列对数据集进行分组，并能够计算数据透视数据。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([[110, 115, 105, 111, 1],[11, 16, 6, 12, 1],[12, 17, 7, 13, 1],[12, 16, 6, 11, 2],[9, 13, 4, 13, 2],[13, 18, 9, 12, 3],[14, 16, 10, 13, 3]], columns=["open","high","low","close","key"])
data['p'] = (data.high.groupby(data.key).transform('max') + data.low.groupby(data.key).transform('min') + data.close.groupby(data.key).transform('last')) / 3
print(data)

目前我的输出低于输出。

   open  high  low  close  key      p
0   110   115  105    111    1  44.666667
1    11    16    6     12    1  44.666667
2    12    17    7     13    1  44.666667
3    12    16    6     11    2  11.000000
4     9    13    4     13    2  11.000000
5    13    18    9     12    3  13.333333
6    14    16   10     13    3  13.333333

但是在将值转移到下一组之后，预期的输出应该如下所述。

   open  high  low  close  key      p
0   110   115  105    111    1     NaN
1    11    16    6     12    1     NaN
2    12    17    7     13    1     NaN
3    12    16    6     11    2  44.666667
4     9    13    4     13    2  44.666667
5    13    18    9     12    3  11.000000
6    14    16   10     13    3  11.000000

Answer 1

而不是 3 角钱 groupby 使用 GroupBy.agg 和字典，然后 sum 每行的值并除以 3。最后使用 Series.map 和 Series.shifted 新列的值：

s = data.groupby('key').agg({'low':'min','high':'max','close':'last'}).sum(axis=1) / 3

data['s'] = data['key'].map(s.shift())
print(data)
   open  high  low  close  key          s
0   110   115  105    111    1        NaN
1    11    16    6     12    1        NaN
2    12    17    7     13    1        NaN
3    12    16    6     11    2  44.666667
4     9    13    4     13    2  44.666667
5    13    18    9     12    3  11.000000
6    14    16   10     13    3  11.000000