两个系列之间的交互循环

Question

我有两个系列，一个是关于公司股票在多个交易所的交易量（很多股票在所有交易所交易）。另一个系列是每只股票的标准差（每家公司，无论它们在哪个交易所交易）。现在，我一直在尝试创建一个循环，用第二个系列中的组合标准偏差来划分各个股票（在第一个系列中）的数量。我做了如下循环：

#所有交易所每只股票成交量的标准偏差（工作正常）

stdev_volume = Main_df_retvol.groupby(['pair_name'], sort=False)['volume'].std()

#循环将体积除以相应库存体积的标准偏差。（循环不工作）

df_vol_std = []
for i in range(len(stdev_volume)):
    if stdev_volume[i]['pair_name'] == Main_df_retvol['pair_name']:
        df_vol_std = Main_df_retvol['vol'].divide(other = stdev_volume['Volume'])
print(df_vol_std)

任何帮助都将不胜感激

Answer 1

让我们把它分解一下。。。 获取索引以选择stdev中的每一行

for i in range(len(stdev_volume)):

将stdev中的行/列中的标量值与main中的完整列进行比较（这将引发异常）

if stdev_volume[i]['pair_name'] == Main_df_retvol['pair_name']:

并将已初始化为列表的变量作为一个变量，用完整的列/列划分覆盖（不管预期的行是什么，并且只保留循环中最后一次的值）

df_vol_std = Main_df_retvol['vol'].divide(other = stdev_volume['Volume'])

因此，我建议采用以下方式来代替该循环：

main.join(stdev, on='pair_name')

或者更进一步，当您构建stdev并将其作为列添加到main上时：

main = main.assign(stdev=
    main.groupby('pair_name').volume.transform('std'))
main = main.assign(volbystd=
    main.volume.div(main.stdev))

如果您提供数据样本，我们可以测试这是否有效