基于股票年度数据按个股月度/季度提取高低价及对应日期需求

需求说明 #

针对所有股票名称（SC_NAME），按月度（Mt_Year）或季度（Qtr_Year）统计以下内容：

• HIGH字段的最大值
• LOW字段的最小值
• 上述极值对应的交易日期（TRADING_DATE）
• 同时保留ISIN_CODE、SC_GROUP字段

初始代码局限 #

用户提供的初始代码仅计算了HIGH最大值和LOW最小值，无法获取对应极值的交易日期，也未保留ISIN_CODE、SC_GROUP字段：

result = data.groupby(['Year','Mt_Year','SC_NAME']).agg({'HIGH':['max'],'LOW':['min']})

完整实现代码 #

按月度聚合 #

# 获取每个分组中HIGH最大值对应的整行数据
high_max_rows = data.loc[data.groupby(['Year', 'Mt_Year', 'SC_NAME'])['HIGH'].idxmax()]
# 获取每个分组中LOW最小值对应的整行数据
low_min_rows = data.loc[data.groupby(['Year', 'Mt_Year', 'SC_NAME'])['LOW'].idxmin()]

# 合并两个结果集，保留所需字段
result = high_max_rows.merge(
    low_min_rows,
    on=['Year', 'Mt_Year', 'SC_NAME', 'ISIN_CODE', 'SC_GROUP'],
    suffixes=('_high', '_low')
)[['Year', 'Mt_Year', 'SC_NAME', 'HIGH_high', 'LOW_low', 'TRADING_DATE_high', 'TRADING_DATE_low', 'ISIN_CODE', 'SC_GROUP']]

# 重命名列名以匹配期望格式
result.columns = ['Year', 'Mt_Year', 'SC_NAME', 'HIGH_max', 'LOW_min', 'Date for high', 'Date for low', 'ISIN_CODE', 'SC_GROUP']

# 设置多级索引（可选，匹配示例展示格式）
result = result.set_index(['Year', 'Mt_Year', 'SC_NAME'])

按季度聚合 #

只需将分组字段替换为['Year', 'Qtr_Year', 'SC_NAME']，其余逻辑一致：

high_max_rows = data.loc[data.groupby(['Year', 'Qtr_Year', 'SC_NAME'])['HIGH'].idxmax()]
low_min_rows = data.loc[data.groupby(['Year', 'Qtr_Year', 'SC_NAME'])['LOW'].idxmin()]

result = high_max_rows.merge(
    low_min_rows,
    on=['Year', 'Qtr_Year', 'SC_NAME', 'ISIN_CODE', 'SC_GROUP'],
    suffixes=('_high', '_low')
)[['Year', 'Qtr_Year', 'SC_NAME', 'HIGH_high', 'LOW_low', 'TRADING_DATE_high', 'TRADING_DATE_low', 'ISIN_CODE', 'SC_GROUP']]

result.columns = ['Year', 'Qtr_Year', 'SC_NAME', 'HIGH_max', 'LOW_min', 'Date for high', 'Date for low', 'ISIN_CODE', 'SC_GROUP']
result = result.set_index(['Year', 'Qtr_Year', 'SC_NAME'])

输出示例（按月度） #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yogesh Kamboj