大熊猫 |三重条件语句

【问题标题】：python pandas | triple conditional statments大熊猫 |三重条件语句
【发布时间】：2021-12-30 20:32:26
【问题描述】：

volume	price	datetime
100	3	2021-09-29 04:00:00-04:00
900	2	2021-09-29 04:30:00-04:00
900	5	2021-09-29 05:30:00-04:00
500	9	2021-09-29 06:00:00-04:00
900	22	2021-09-29 06:30:00-04:00
900	1	2021-09-29 07:00:00-04:00

我正在尝试做的事情：“在 2021-09-29 04:15:00-04:00 和 2021-09-29 06:35:00-04:00 之间，以最大交易量返回价格。如果有超过一个最大数量的行/记录，则返回其中的最低价格（预期输出为 2）"

我有以下内容，但我不知道如何在其中嵌套 between 语句

df[df.volume == df.volume.max()].price.min()

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime conditional-statements

【解决方案1】：

您可以使用df.sort_values 方法对多列进行排序。这是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "volume": [100, 900, 900, 500, 900, 900],
        "price": [3, 2, 5, 9, 22, 1],
        "datetime": pd.to_datetime(
            [
                "2021-09-29 04:00:00-04:00",
                "2021-09-29 04:30:00-04:00",
                "2021-09-29 05:30:00-04:00",
                "2021-09-29 06:00:00-04:00",
                "2021-09-29 06:30:00-04:00",
                "2021-09-29 07:00:00-04:00",
            ]
        ),
    }
)
# select the date range
df_in_date = df.loc[
    (df["datetime"] >= "2021-09-29 04:15:00-04:00")
    & (df["datetime"] <= "2021-09-29 06:35:00-04:00")
]
# sort by the volume (descending) then the price (ascending)
# the first row contains the lowest price for the maximum volume
lowest_price = df_in_date.sort_values(
    ["volume", "price"], ascending=(False, True), ignore_index=True
).loc[0, "price"]
print(lowest_price)

【讨论】：