如何编写自定义函数获取指定股票的最高、最低收盘价？

需求说明 #

• 目标：获取某只股票的最高、最低收盘价
• 参数：
  • df：包含股票数据的 Pandas DataFrame
  • symbol：需要查询的股票代码
• 返回值：返回两个值，分别为该股票的最高收盘价、最低收盘价

现有问题 #

当前编写的函数只能计算整个DataFrame中close列的全局最值，无法针对指定股票代码筛选数据，需要通过布尔掩码实现指定股票的筛选。现有代码如下：

def get_high_low_close(df, symbol):
    symbol = df[df.stock == "AA"]
    highest_close = df['close'].max()
    lowest_close = df['close'].min()
    return highest_close, lowest_close

修正后的代码 #

def get_high_low_close(df, symbol):
    # 用布尔掩码筛选出指定股票代码的行
    stock_data = df[df['stock'] == symbol]
    # 基于筛选后的子集计算最高、最低收盘价
    highest_close = stock_data['close'].max()
    lowest_close = stock_data['close'].min()
    return highest_close, lowest_close

代码解释 #

1. 布尔掩码df['stock'] == symbol会生成一个布尔序列，标记DataFrame中每行的stock列是否等于目标代码symbol
2. 用该掩码筛选df，得到仅包含目标股票数据的子集stock_data
3. 针对这个子集的close列计算最大值和最小值，就是指定股票的最高、最低收盘价

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abbas Khan