問題描述

def _valid_price(g): return (((g.max() - g.min()) / g.min()) < 0.223).all()# 按照日期分組days = raw.groupby(level=0).agg( {’opening_price’: lambda g: _valid_price(g) and g[0] or 0, ’ceiling_price’: lambda g: _valid_price(g) and np.max(g) or 0, ’floor_price’: lambda g: _valid_price(g) and np.min(g) or 0, ’closing_price’: lambda g: _valid_price(g) and g[-1] or 0, ’volume’: ’sum’, ’amount’: ’sum’})days.head()

能不能幫忙解讀一下

問題解答

結(jié)論：當(dāng)分組對(duì)象（索引）是重復(fù)的時(shí)候【即日期可能是重復(fù)的】， 那么level = 0則將索引是一樣的分開了

當(dāng)level大于等于1時(shí)。對(duì)象的維度大于等于3（維）示例：

建議看看文檔：http://pandas.pydata.org/pand...