jezrael
2020-01-31 19:47
您可以创建自定义函数，只有在第二个val不存在（例如NaN，第一个值）的情况下，才需要指定输出x.iat[0]：
def second(x):
return x.iat[1] if len(x) > 1 else np.nan
def secondLast(x):
return x.iat[-2] if len(x) > 1 else np.nan
df1 = df.groupby('Date').agg({
'Close': secondLast,
'Open': second,
'High': 'max',
'Low': 'min',
'Volume': 'sum'
})
print (df1)
Close Open High Low Volume
Date
01/03/2000 1480.75 1480.75 1481.5 1480.5 2.0
03/01/2018 2709.50 2709.25 2718.0 2706.0 59663.0
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@Steve-您能具体一点吗？
'Open': second,在这一行，xsecond（x）函数的参数是Open值的列表。我想知道是否可以做类似的事情second(x=close)