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pandas 相关，求教如何对 group 以后的每个 df 中生成一个新列，由 x['旧列']-x['旧列'].shift(1)生成
yellowtail · 2021-03-12 10:33:56 +08:00 · 830 次点击这是一个创建于 1360 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
目的是做 A 股 K 线的校验，是否有缺失数据。
逻辑是先给每行加一个某个上午或者下午的列，如 2021312AM 等，在 group 以后就得到每一个上、下午对应的 k 线 dfx 了。
然后通过 apply 可以实现 dfx['校验信息'] =dfx['交易时间'] - dfx['交易时间'] .shift(1)，只要校验信息为固定值就基本说明没有缺失（首尾另外校验）。
def fuc(x):
x['verifiy']= x['trade_date']-x['trade_date'].shift(1)
dft.groupby('week_day').apply(lambda x:fuc(x))
求教为什么这样写我最后的 dft 里没有出现 verifiy 列？
逻辑是先给每行加一个某个上午或者下午的列，如 2021312AM 等，在 group 以后就得到每一个上、下午对应的 k 线 dfx 了。
然后通过 apply 可以实现 dfx['校验信息'] =dfx['交易时间'] - dfx['交易时间'] .shift(1)，只要校验信息为固定值就基本说明没有缺失（首尾另外校验）。
def fuc(x):
x['verifiy']= x['trade_date']-x['trade_date'].shift(1)
dft.groupby('week_day').apply(lambda x:fuc(x))
求教为什么这样写我最后的 dft 里没有出现 verifiy 列？
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