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python - 熊猫 - 从最后一位数字中生成下一个最接近的年份

问题描述

在计算某些金融工具的到期日时，通常我们需要做的只是以下几点：

Trade Date  RIC
5/22/1989   SPH0
5/23/1989   SPH0
5/24/1989   SPH0
5/25/1989   SPH0
5/26/1989   SPH0

如果交易日期是交易工具的一天，RIC 是一个 4 个字母的字符串，由以下各项组成：

First 2 characters = an asset class
3rd character = expiration month
last character = last digit of expiration year

到期月份解释：

month_codes_to_int = {'F':'1', 'G':'2', 'H':'3', 'J':'4', 'K':'5', 'M':'6', 
             'N':'7', 'Q':'8', 'U':'9', 'V':'10', 'X':'11', 'Z':'12'}

我通过使用交易日期和 RIC 为每一行生成一个到期年份......我这样做是通过迭代 DF 并每次使用一个可以正确计算到期日期的函数填充一列中的一个空单元格来实现的。

for index, row in df.iterrows():
    row['Trade Date'] = pd.to_datetime(row['Trade Date'])
    print(row['Trade Date'], row['RIC'])
    current_year = row['Trade Date'].year
    asset_class = row['RIC'].split[0:3]
    expiration_month = row['RIC'][2]
    expiration_year_last_digit = row['RIC'][3]
    expiration_year =

我的方法是让到期日期是最接近当前日期的月份和年份，因此例如 1989 年 5 月 22 日它将是 1990 年 3 月 15 日（日期无关紧要，1990 年是最接近的以 0 到 1989 结尾的年份）。

有没有办法使用熊猫日期时间功能自动执行此操作？

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

首先，创建包含您的月份、年份以及TradeDate列的最后一位数字的系列。

m = df.RIC.str[2].map(month_codes_to_int)
y = df.RIC.str[3].astype(int)
s = df.TradeDate.dt.year.mod(10)

然后计算你的偏移量：

offset = np.where(y==s, 0, 10+y-s)

最后，创建新列：

pd.to_datetime((df.TradeDate.dt.year + offset).astype(str) + m, format='%Y%m')

输出：

0   1990-03-01
1   1990-03-01
2   1990-03-01
3   1990-03-01
4   1990-03-01
dtype: datetime64[ns]

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