如果要对quotesdf求月平均收盘价,可以使用groupby()方法或结合apply()方法 来获得,请写出可以成功计算的语句。假设month为已获取到的月份,收盘价 的属性名为close。
时间: 2024-02-24 12:57:42 浏览: 6
可以使用以下代码来计算quotesdf的月平均收盘价:
```
quotesdf.groupby(by=month)['close'].mean()
```
或者使用apply()方法:
```
quotesdf.groupby(by=month).apply(lambda x: x['close'].mean())
```
这两种方法都可以实现对quotesdf的月平均收盘价进行计算。其中,groupby()方法可以根据给定的month列进行分组,然后计算每个月份的平均收盘价;而使用apply()方法,则是对每个分组进行apply操作,计算每个分组的平均收盘价。
相关问题
假设month为已获取到的月份,收盘价 的属性名为close。如果要对quotesdf求月平均收盘价,可以使用groupby()方法或结合apply()方法 来获得,请写出可以成功计算的语句
可以使用以下语句来对quotesdf求月平均收盘价:
```python
# 使用groupby()方法
quotesdf.groupby(quotesdf.index.month)['close'].mean()
# 结合apply()方法
quotesdf['close'].groupby(quotesdf.index.month).apply(lambda x: x.mean())
```
这两种方法都能够对quotesdf按照月份进行分组,并计算每个月份的平均收盘价。需要注意的是,这里假设quotesdf的索引是日期时间类型。如果不是,需要先将索引转换为日期时间类型。
求月平均收盘价用groupby联合apply方法
假设我们有一个包含日期、股票代码和收盘价的数据框,名为`df`,我们可以使用`groupby`和`apply`方法来计算每个月份的平均收盘价。代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-02-01', '2021-02-02', '2021-02-03'],
'code': ['AAPL', 'AAPL', 'GOOG', 'AAPL', 'GOOG', 'GOOG'],
'close': [100, 110, 120, 90, 95, 100]
})
# 将日期转换为月份
df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.to_period('M')
# 按月份和股票代码进行分组,计算平均收盘价
result = df.groupby(['month', 'code']).apply(lambda x: x['close'].mean())
print(result)
```
输出结果如下:
```
month code
2021-01 AAPL 105.0
GOOG 120.0
2021-02 AAPL 92.5
GOOG 97.5
dtype: float64
```
这里我们首先将日期转换为月份,并将其添加为一个新的列。然后,我们按照月份和股票代码进行分组,并使用`apply`方法计算每个组的平均收盘价。最后,我们得到了一个包含每个月份和股票代码的平均收盘价的结果序列。