如何使用Pandas在Yahoo Finance上选择匹配的日期/行和以前的日期/行？

Question

我的目的是在CSCO股票的股票日数据df中选择股息日期和以前的日期。我能够合并索引和股票代码上的两个数据集，但还不知道如何选择上一个日期/行

from yahoo_fin.stock_info import get_data, get_dividends
import numpy as np
import pandas as pd

stock_data = get_data('csco', start_date="10/01/2021", end_date="10/07/2021", index_as_date = True, interval="1d") 
    
div_data = get_dividends('csco', "09/01/2021")

stock_data = stock_data.reset_index()
div_data = div_data.reset_index()

print(stock_data)
print(div_data)

输出：

       index       open       high  ...   adjclose    volume  ticker
0 2021-10-01  54.599998  55.410000  ...  54.770000  18338000    CSCO
1 2021-10-04  54.500000  54.680000  ...  54.230000  17084100    CSCO
2 2021-10-05  54.130001  55.029999  ...  54.689999  14135000    CSCO
3 2021-10-06  54.349998  54.380001  ...  53.939999  26339200    CSCO

       index  dividend ticker
0 2021-10-04      0.37   CSCO

现在，我可以根据索引和股票代码进行合并：

print(pd.merge(stock_data, div_data, on=['index', 'ticker'],  how='inner'))

输出：

       index  open   high        low  ...  adjclose    volume  ticker dividend
0 2021-10-04  54.5  54.68  53.950001  ...     54.23  17084100    CSCO     0.37

但是，我也想要上一个日期（即股息支付日期的前一天，股票不分红。我想要的输出：

       index  open   high        low  ...  and close    volume  ticker dividend
0 2021-10-01  54.599998  55.410000  ...  54.770000  18338000    CSCO
0 2021-10-04  54.5  54.68  53.950001  ...     54.23  17084100    CSCO     0.37

除了匹配行外，还有关于如何选择以前日期的建议吗

Answer 1

通过检查stock_data中也存在于div_data中的日期来创建布尔掩码，然后从stock_data中删除除掩码中当前值和上一个值为True的行以外的行。现在可以执行左合并以获得所需的结果

m = stock_data['index'].isin(div_data['index'])
stock_data[m | m.shift(-1)].merge(div_data, on=['index', 'ticker'], how='left')

---

       index       open   high        low      close  adjclose    volume ticker  dividend
0 2021-10-01  54.599998  55.41  54.040001  55.139999     54.77  18338000   CSCO       NaN
1 2021-10-04  54.500000  54.68  53.950001  54.230000     54.23  17084100   CSCO      0.37