过滤特定条件的数据

Question

我需要从下面给出的示例数据框中根据以下条件找到结果：

Datetime	Volume	Price
2020-08-05 09:15:00	1033	504
2020-08-05 09:15:00	1960	516
2020-08-05 09:15:00	0	450
2020-08-05 09:15:00	1724	520
2020-08-05 09:15:00	0	500
2020-08-05 09:15:00	1870	540
2020-08-05 09:20:00	1024	476
2020-08-05 09:20:00	1980	548
2020-08-05 09:20:00	0	480
2020-08-05 09:20:00	1426	526
2020-08-05 09:20:00	0	586
2020-08-05 09:20:00	1968	588

1. 在日期时间列上使用 group-by 查找最大交易量的价格。
2. 计算有多少价格值低于 Sl No 1 的价格（忽略交易量为零的行）

我想要我的结果数据框如下：

Datetime             Volume       Price  Count_below_prc
2020-08-05 09:15:00  1960         516    1
2020-08-05 09:20:00  1980         548    2

对于 Datetime = 2020-08-05 09:15:00，只有一个值低于 516 (504, Datetime = 2020-08-05 09:20:00 时忽略体积为零的行）， 两个值低于 548（476 和 526，忽略体积为零的行）

Answer 1

尝试使用groupby 和apply

def func(row):
    x = (row[row['Volume']==max(row['Volume'])])
    x['Count_below_prc']=(row.loc[row['Price'].lt(x['Price'].values[0]) & row['Volume'].ne(0), 'Price'].count())
    return x

res = df.groupby('Datetime',as_index=False).apply(func).reset_index(drop=True)

---

分辨率：

	Datetime	Volume	Price	Count_below_prc
0	2020-08-05 09:15:00	1960	516	1
1	2020-08-05 09:20:00	1980	548	2