如何在一个多索引pandas数据帧上延迟x天的数据？

Question

我有一个包含日期、资产和价格/数量数据的数据框。我试图从7天前提取数据，但问题是我不能使用shift（），因为我的表中缺少日期。在

 date   cusip   price   price_7daysago
1/1/2017    a   1   
1/1/2017    b   2   
1/2/2017    a   1.2 
1/2/2017    b   2.3 
1/8/2017    a   1.1         1
1/8/2017    b   2.2         2

我尝试创建一个lambda函数来尝试使用loc和timedelta来创建这种移位，但是我只能输出空的numpy数组：

^{pr2}$

我还想做一些类似于this的操作来填充缺失的日期，但是我的问题是我有多个索引，日期和CUSIP，所以我不能只是重新索引。在

我真的不知道我还能做什么，但任何帮助都将不胜感激！在

Answer 1

merge将DataFrame与自身一起添加，同时将7天添加到右侧框架的日期列中。使用suffixes参数适当地命名列。在

import pandas as pd

df['date'] = pd.to_datetime(df.date)
df.merge(df.assign(date = df.date+pd.Timedelta(days=7)), 
         on=['date', 'cusip'],
         how='left', suffixes=['', '_7daysago'])

输出：df

^{pr2}$

Answer 2

您可以将date和{}设置为索引，并将unstack和{}一起使用

shifted = df.set_index(["date", "cusip"]).unstack().shift(7).stack()

然后简单地将shifted与原始的df合并