我有一个具有以下结构的数据帧res
:
Field A B
Security date
EFA
2001-08-17 NaN 29.4944
2001-08-20 0.1983 29.5529
2001-08-21 -0.2374 29.4827
2001-08-22 1.2297 29.8453
2001-08-23 -0.4702 29.7049
2001-08-24 1.3622 30.1096
2001-08-27 -0.1787 30.0558
2001-08-28 -1.1440 29.7119
2001-08-29 -0.4566 29.5763
2001-08-30 -1.4235 29.1553
2001-08-31 0.2407 29.2254
2001-09-04 -2.2809 28.5588
2001-09-05 -0.6143 28.3834
2001-09-06 -2.2662 27.7402
2001-09-07 -0.5902 27.5765
2001-09-10 -1.1450 27.2607
2001-09-17 -4.3758 26.0678
2001-09-18 -0.8075 25.8573
2001-09-19 -0.2714 25.7872
2001-09-20 -4.3537 24.6644
2001-09-21 -2.7975 23.9745
2001-09-24 4.6341 25.0855
2001-09-25 1.1655 25.3778
2001-09-26 0.5069 25.5065
2001-09-27 1.5773 25.9088
2001-09-28 1.9500 26.4140
2001-10-01 -0.5402 26.2713
2001-10-02 0.3530 26.3641
2001-10-03 1.0218 26.6334
2001-10-04 1.0642 26.9169
以及以下索引:
MultiIndex(levels=[[u'EFA', u'IVV', u'SPY'], [2001-01-02 00:00:00, 2001-01-03 00:00:00, 2001-01-04 00:00:00, 2001-01-05 00:00:00, 2001-01-08 00:00:00, 2001-01-09 00:00:00, 2001-01-10 00:00:00, 2001-01-11 00:00:00, 2001-01-12 00:00:00, 2001-01-16 00:00:00, 2001-01-17 00:00:00, 2001-01-18 00:00:00, 2001-01-19 00:00:00, 2001-01-22 00:00:00, 2001-01-23 00:00:00, 2001-01-24 00:00:00, 2001-01-25 00:00:00, 2001-01-26 00:00:00, 2001-01-29 00:00:00, 2001-01-30 00:00:00, 2001-01-31 00:00:00, 2001-02-01 00:00:00, 2001-02-02 00:00:00, 2001-02-05 00:00:00, 2001-02-06 00:00:00, 2001-02-07 00:00:00, 2001-02-08 00:00:00, 2001-02-09 00:00:00, 2001-02-12 00:00:00, 2001-02-13 00:00:00, 2001-02-14 00:00:00, 2001-02-15 00:00:00, 2001-02-16 00:00:00, 2001-02-20 00:00:00, 2001-02-21 00:00:00, 2001-02-22 00:00:00,...]], names=[u'Security', u'date'])
我想过滤A的平均值是<;0的地方
所以我试着做以下几点:
f = res.unstack(level=0)['A'].mean()<0
我得到:
Security
EFA False
IVV False
SPY False
dtype: bool
太好了!你知道吗现在,当我尝试返回到f上的filter res时,不管我尝试了什么,我总是会出错。你知道吗
似乎slice可能是正确的路线,但我不确定如何正确地应用它。你知道吗
这里的任何输入都会非常有用!你知道吗
不幸的是,我对这个响应对象有点拘束。你知道吗
我不确定你到底在找什么,但下面有两种选择。第一种可能是IMO(使用groupby/transform)最简单的方法,但是第二种可能更接近(我认为)您所要求的。你知道吗
方法1创建一个与a的平均值相对应的变量,并使用transform符合数据帧的索引:
标准布尔索引非常简单:
方法2或者,如果您从“f”开始,并且需要这样做,您可以这样做(注意,我使用groupby而不是stack,因为这对我来说是一种更自然的方法,但这并不重要):
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