pandasのiteritemsループ内のすべての列を取得

Question

私は株価がDataframeを持っています。以下の例が、これは私は問題は、この唯一のループで最後の項目を示した（ある従っ

>>>for stockname, stock in df.iteritems():  
# Create 10,30,50,100 and 200D MAvgs        
MA10D = stock.rolling(10).mean() 
MA30D = stock.rolling(30).mean() 
MA50D = stock.rolling(50).mean() 
MA100D = stock.rolling(100).mean() 
MA200D = stock.rolling(200).mean() 
df_stockname = pd.concat([df[[1]],MA10D,MA30D,MA50D,MA100D,MA200D],axis=1) 

でiteritemsを使用して移動平均を作成している株価の4500行

>> 
DATE  MMM  US Equity AIR  US Equity 
1/3/2000 47.19    17.56 
1/4/2000 45.31    17.63 
1/5/2000 46.63    17.81 
1/6/2000 50.38    17.94 

のために行きますエア米国株式）。ループの最初の株式（すなわち、dfの最初の株式であるMMM米国株式）については、どのようにMA10D、MA30Dなどにアクセスしますか。これを行うにはどうすればいいですか

私は最終的に株価MA10D、MA30D、MA50D、MA100D、MA200Dの在庫ごとに1つずつ、2つのデータフレームを作成したいと考えています。だから私は究極的に各データフレームに名前を付け、連結内のdf [[＃]]を変更する方法が必要です。

Answer 1

これはあなたがやろうとしていることですか？ここで

results = {} 

# Create 10,30,50,100 and 200D MAvgs        
for stockname, stock in df.iteritems(): 
    df_copy = pd.DataFrame(stock) 
    df_copy[stockname + '_MA10D'] = stock.rolling(10).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA30D'] = stock.rolling(30).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA50D'] = stock.rolling(50).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA100D'] = stock.rolling(100).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA200D'] = stock.rolling(200).mean() 
    results[stockname] = df_copy 

は、実行する必要があり、完全なバージョンであり、結果：

data = { 
    'MMM': (47.19, 45.31, 46.63, 50.38), 
    'AIR': (17.56, 17.63, 17.81, 17.94) 
} 
index = pd.Index(pd.date_range("01/03/2000", "01/06/2000"), name='DATE') 
df = pd.DataFrame(data=data, index=index) 

results = {} 

# Create 10,30,50,100 and 200D MAvgs        
for stockname, stock in df.iteritems(): 
    df_copy = pd.DataFrame(stock) 
    df_copy[stockname + '_MA10D'] = stock.rolling(10).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA30D'] = stock.rolling(30).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA50D'] = stock.rolling(50).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA100D'] = stock.rolling(100).mean() 
    df_copy[stockname + '_MA200D'] = stock.rolling(200).mean() 
    results[stockname] = df_copy 

print(results['MMM']) 
print(results['AIR']) 

出力：

   MMM MMM_MA10D MMM_MA30D MMM_MA50D MMM_MA100D MMM_MA200D 
DATE                  
2000-01-03 47.19  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN 
2000-01-04 45.31  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN 
2000-01-05 46.63  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN 
2000-01-06 50.38  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN 
       AIR AIR_MA10D AIR_MA30D AIR_MA50D AIR_MA100D AIR_MA200D 
DATE                  
2000-01-03 17.56  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN 
2000-01-04 17.63  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN 
2000-01-05 17.81  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN 
2000-01-06 17.94  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN