针对选出记录计算比上期
任务：某支股票股价最高的三个交易日的交易信息和涨幅
Python
| 1 | import pandas as pd |
| 2 | stock1001_file = "E:\\txt\\stock1001_price.txt" |
| 3 | stock1001 = pd.read_csv(stock1001_file,sep = '\t') |
| 4 | CL = stock1001['CL'] |
| 5 | CL_psort = CL.argsort()[::-1].iloc[:3].values |
| 6 | CL_psort_shift1 = CL_psort-1 |
| 7 | CL_rise = CL[CL_psort].values/CL[CL_psort_shift1].values-1 |
| 8 | max_3 = stock1001.loc[CL_psort].reset_index(drop = True) |
| 9 | max_3['RISE'] = CL_rise |
| 10 | print(max_3) |
Python不可以利用位置直接计算比上期，需要构造一个上期的位置序列再计算。
集算器
| A | ||
| 1 | =股价表.sort(交易日) | |
| 2 | =A1.psort(收盘价:-1)([1,2,3]) | 股价最高的三天位置 |
| 3 | =A1.calc(A2, 收盘价/收盘价[-1]-1) | 计算这三天涨幅 |
| 4 | =A1(A2).new(交易日,收盘价,A3(#):涨幅) |
集算器很擅长这些与次序及位置相关的计算，代码简捷且符合思路过程。