اعمال یک تابع روی دیتافریم با تابع apply
یکی از توابع کارآمد در کار با دیتافریم ها تابع apply است. به کمک این تابع می توانید توابع مورد نظر خود را روی دیتافریم اعمال کنید. تابع apply بعد از groupby استفاده می شود.
یک مثال:
فرض کنید میزان خرید و فروش سهام خود را از دو سهم A و B به صورت روزانه ثبت کرده اید.
می خواهیم میزان خرید و فروش کل از هر سهم را محاسبه کنیم.
می خواهیم درصد خرید و فروش هر کدام از سهم ها را نیز محاسبه کنیم.
در مثال این پست می توانید نمونه کد این مثال را مشاهده نمایید.
#دیتافریم
#اعمال_تابع
#پایتون_مالی
#dataframe
#pandas
#groupby
#apply
@python4finance
یکی از توابع کارآمد در کار با دیتافریم ها تابع apply است. به کمک این تابع می توانید توابع مورد نظر خود را روی دیتافریم اعمال کنید. تابع apply بعد از groupby استفاده می شود.
یک مثال:
فرض کنید میزان خرید و فروش سهام خود را از دو سهم A و B به صورت روزانه ثبت کرده اید.
می خواهیم میزان خرید و فروش کل از هر سهم را محاسبه کنیم.
می خواهیم درصد خرید و فروش هر کدام از سهم ها را نیز محاسبه کنیم.
در مثال این پست می توانید نمونه کد این مثال را مشاهده نمایید.
#دیتافریم
#اعمال_تابع
#پایتون_مالی
#dataframe
#pandas
#groupby
#apply
@python4finance
مقایسه عناصر دو دیتافریم
حالتی را تصور کنید که شما داده های مربوط به یک نماد (مثلا بیت کوین) را در یک بازه زمانی مشخص از دو کارگزاری مختلف دریافت می کنید اما در محاسبات (مثلا محاسبه انحراف معیار یا میانگین) نتایج مختلفی را مشاهده می کنید. در این حالت ابتدا لازم است یکسان بودن داده ها را بررسی کنید. برای بررسی یکسان بودن داده ها از تابع compare در pandas استفاده می کنیم.
در مثال این پست، عناصر دو دیتافریم بررسی و تفاوت ها نمایش داده می شود.
#دیتا_فریم
#پانداس
#پایتون_مالی
#DataFrame
#Pandas
#python
@python4finance
حالتی را تصور کنید که شما داده های مربوط به یک نماد (مثلا بیت کوین) را در یک بازه زمانی مشخص از دو کارگزاری مختلف دریافت می کنید اما در محاسبات (مثلا محاسبه انحراف معیار یا میانگین) نتایج مختلفی را مشاهده می کنید. در این حالت ابتدا لازم است یکسان بودن داده ها را بررسی کنید. برای بررسی یکسان بودن داده ها از تابع compare در pandas استفاده می کنیم.
در مثال این پست، عناصر دو دیتافریم بررسی و تفاوت ها نمایش داده می شود.
#دیتا_فریم
#پانداس
#پایتون_مالی
#DataFrame
#Pandas
#python
@python4finance