各位大大好
小弟有个时间序列的资料
范例如下：
https://i.imgur.com/1Z6Or19.jpg
小弟想做的事是要算每个月各公司市值的中位数 若公司大于等于中位数则新的column给
值’big’，反之则’small’
想完成的感觉如下图：
https://i.imgur.com/1urJNVp.jpg
小弟想应该是要先把date groupby起来，但不知道该如何做后续的逻辑判断
请各位大大指教了 谢谢

你用pandas吗?这两个表除了多了B/S栏差在哪?你的B/S决定的条件是?

楼上你没看内文齁

是用pandas的 后来我是用join把groupby之后的series加到原本的df再做逻辑判断 不知道有没有更好的作法？

如果是用data[B/S] = data[MarketValue].apply(lambdax:True if x >np.median(data[MarketValue]) else False) 呢?*>=

for date, tempdf in data.groupby("date"):BS = tempdf["Price"] > tempdf["Price"].median()df.loc[BS.index,"B/S"] = BS打错df改成date data.loc[BS.index,"BS"] = BS把groupby 当iter for loop 判断逻辑直接输入data