根据值将一行复制到多行

问题描述

我无法找出有关股票数据的问题。我们有一个包含高、低和日期数据的 dataframe。我想制作两个新列，最大值来自 24_H，最小值来自 24_L 的整个星期（从一周中的几天开始的整个星期的最小值和最大值，并将其复制到该周的每一天/行）问题缺少某些日子（假期），因此您不能每 5 行使用一个循环。希望有意义我尝试在 excel 中的图片中解释它并在两周（38 和 39）内手动完成。

编辑： 代码的一部分。如何打印每周的高低值： df.groupby(['YEAR','WEEK']).agg({'24_H': 'max','24_L': 'min'}) 但仍然不知道如何将它们打印回一周中的每一天

EDIT2 部分数据（DoW 是星期几）：

日期	DoW	24_H	24_L	周	MONTH	年
12.09.2005	1	1170.0	1165.0	37	9	2005
13.09.2005	2	1166.0	1157.0	37	9	2005
14.09.2005	3	1162.0	1151.0	37	9	2005
15.09.2005	4	1158.0	1150.0	37	9	2005
16.09.2005	5	1164.0	1152.0	37	9	2005
19.09.2005	1	1162.0	1153.0	38	9	2005
20.09.2005	2	1162.0	1145.0	38	9	2005
21.09.2005	3	1149.0	1134.0	38	9	2005
22.09.2005	4	1142.0	1130.0	38	9	2005
23.09.2005	5	1144.0	1134.0	38	9	2005
26.09.2005	1	1148.0	1136.0	39	9	2005
27.09.2005	2	1145.0	1135.0	39	9	2005
28.09.2005	3	1146.0	1137.0	39	9	2005
29.09.2005	4	1154.0	1136.0	39	9	2005
30.09.2005	5	1155.0	1149.0	39	9	2005

excel 中的数据：

解决方法

按照您的描述使用 groupby()，然后进行内部联接 (pandas.merge()) 以将新的（分组的）DF 的数据复制回主数据。还可以使用 reset_index() 来创建 YEAR 和 WEEK 列而不是weekly_limits 中的索引：

weekly_limits = df.groupby(['YEAR','WEEK']).agg(
    {'24_H': 'max','24_L': 'min'}
).reset_index()
df_with_weekly_limits = pandas.merge(df,weekly_limits,on=['YEAR','WEEK'])