如何压缩范围内的数据帧？

Question

对于每一美分，我想将体积加在一起。

所以在这个数据集中，价格在 188.415-188.42 之间的所有交易将它们的交易量相加，所有 188.43 的交易相加，等等。我目前正在使用 pandas 来管理数据，我不确定是什么我可以用它来完成这个功能。

示例数据：

Time|Volume|Price
09:30:00|200|188.42
09:30:00|500|188.41
09:30:00|100|188.415
09:30:00|100|188.41
09:30:00|590|188.42
09:30:00|100|188.415
09:30:00|100|188.4
09:30:00|200|188.42
09:30:00|900|188.41
09:30:00|249|188.42
09:30:00|100|188.41
09:30:00|300|188.415
09:30:00|300|188.42
09:30:00|100|188.43
09:30:00|100|188.44
09:30:00|900|188.43
09:30:00|200|188.42
09:30:00|100|188.43
09:30:00|100|188.42
09:30:00|500|188.43

Answer 1

您可以将Price 列四舍五入，将它们存储在（临时）approx 列中，然后执行groupby/agg operation：

df['approx'] = df['Price'].round(2)
df.groupby('approx')['Volume'].sum()

产量

# approx
# 188.40     100
# 188.41    1600
# 188.42    2339
# 188.43    1600
# 188.44     100
# Name: Volume, dtype: int64

或者，您可以放弃 approx 列并直接将值提供给 df.groupby：

In [142]: df.groupby(df['Price'].round(2))['Volume'].sum()
Out[142]: 
Price
188.40     100
188.41    1600
188.42    2339
188.43    1600
188.44     100
Name: Volume, dtype: int64