लूप ज़िप, पायथन में संलग्न करें

यह संभवत: उस प्रारूप को बदलकर सुव्यवस्थित किया जा सकता है जिसमें आप अपना डेटा प्राप्त करते हैं, लेकिन यहां एक उदाहरण दिया गया है जो आपको अपने रास्ते पर ले जाना चाहिए। मैं पूरी तरह से ज़िप दृष्टिकोण को छोड़ रहा हूं और इसे पंडों के अधिक तरीके से कर रहा हूं। परीक्षण के लिए मैंने उपज के एक निश्चित सेट के लिए यादृच्छिक मूल्य वापस करने के लिए एक डमी फ़ंक्शन बनाया:

import pandas as pd
def getPrice(date):
    return pd.Series(np.random.randn(5), index=['apple', 'pear', 'orange', 'nanner', 'etc...'])

और फिर हम इसमें कुछ तिथियों के साथ एक पांडा डेटाफ्रेम बना सकते हैं:

df = pd.DataFrame( pd.date_range('1/1/2017', periods=3, freq='D') )
df.columns=['MyDate'] # name the date column

यह हमें 3 तिथियों के साथ एक साधारण df देता है:

      MyDate
0 2017-01-01
1 2017-01-02
2 2017-01-03

पंक्तियों पर पुनरावृति करते समय किसी प्रकार के लागू फ़ंक्शन की तुलना में थोड़ा कम मुहावरेदार है, मुझे लगता है कि यह बहुत पठनीय और समझने में आसान है, बस तारीखों पर पुनरावृति करना, मूल्य प्राप्त करना, फिर उन्हें एक नए डेटाफ़्रेम में धकेलना और कॉलम को समान नाम देना तारीख। आपके प्रश्न को देखते हुए, मुझे संदेह है कि यह आपका वांछित आउटपुट है।

outputDF = pd.DataFrame() ## dump results into this df

for index, row in df.iterrows(): #iterate through every row of the date df
    outputDF[row.MyDate] = getPrice(row.MyDate) #shove values into output

जो हमें इस तरह एक सुंदर df देता है:

        2017-01-01  2017-01-02  2017-01-03
apple     0.150646    0.209668    0.398204
pear      0.131142    0.046473   -0.261545
orange    0.822508    0.456384   -0.774957
nanner   -0.996102   -0.260049   -0.558503
etc...    0.622459   -0.173556   -0.681957

उन स्थितियों को संभालने के बारे में आपकी टिप्पणी के अनुसार जहां तिथि अमान्य है, इसे संभालने के कुछ तरीके हैं। यदि getPrice() फ़ंक्शन खराब दिनांक पास करते समय कोई त्रुटि उत्पन्न करता है, तो आप try/except का उपयोग कर सकते हैं:

try:
    getPrice(date)
except:
    # do something else... return nulls maybe?

यदि खराब तिथियां एक त्रुटि नहीं फेंकती हैं, लेकिन इसके बजाय वे नल या एक खाली सूची लौटाती हैं, तो बस getPrice() पर कॉल करने के बाद उस स्थिति की जांच करें, लेकिन इसे डेटाफ्रेम में डालने से पहले।