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问如何从熊猫DataFrame的每一组中选择值最高的N行
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Stack Overflow用户

提问于 2020-07-09 06:05:59

回答 1查看 1.1K关注 0票数 1

我正在寻找一种很好的通用方法来获得每个sharpe值最高的2种策略。

DataFrame (代码)：

df = pd.DataFrame({
    'ccyPair': ['EURUSD', 'EURUSD', 'EURUSD', 'USDJPY', 'USDJPY', 'USDJPY'],
    'stype': ['SMA', 'Channel', 'Vol', 'SMA', 'Channel', 'Vol'],
    'sharpe': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
    })

DataFrame (表视图)：

   ccyPair    stype  sharpe
 0  EURUSD      SMA     0.1
 1  EURUSD  Channel     0.2
 2  EURUSD      Vol     0.3
 3  USDJPY      SMA     0.4
 4  USDJPY  Channel     0.5
 5  USDJPY      Vol     0.6

预期结果有2个欧元兑美元和2个美元兑日元战略，具有最佳夏普值：

   ccyPair    stype  sharpe
 0  EURUSD  Channel     0.2
 1  EURUSD      Vol     0.3
 2  USDJPY  Channel     0.5
 3  USDJPY      Vol     0.6

python

pandas

dataframe

greatest-n-per-group

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-07-09 06:07:49

对最后一个底部值使用DataFrame.sort_values和GroupBy.tail：

df = df.sort_values(['ccyPair','sharpe']).groupby('ccyPair').tail(2)
print (df)
  ccyPair    stype  sharpe
1  EURUSD  Channel     0.2
2  EURUSD      Vol     0.3
4  USDJPY  Channel     0.5
5  USDJPY      Vol     0.6

编辑@ is 95-如果使用的是head值的顺序不同;)

df = df.sort_values(['ccyPair','sharpe'], ascending=False).groupby('ccyPair').head(2)
print (df)
  ccyPair    stype  sharpe
5  USDJPY      Vol     0.6
4  USDJPY  Channel     0.5
2  EURUSD      Vol     0.3
1  EURUSD  Channel     0.2

df = df.sort_values(['ccyPair','sharpe'], ascending=[True, False]).groupby('ccyPair').head(2)
print (df)
  ccyPair    stype  sharpe
2  EURUSD      Vol     0.3
1  EURUSD  Channel     0.2
5  USDJPY      Vol     0.6
4  USDJPY  Channel     0.5

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/62808471

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