这是从当前日期开始每10天在同一查询中查找股票的历史最高价和最低价。以下是数据。我试过查询,但所有行的高低相同。需要针对每只股票计算10天的最高价和最低价。
RDBMS-SQL Server 2014年
注意:如果需要,持续时间可能会超过30到2个月,即... 30天。或60天。例如,最近10天的输出必须类似于ABB,16-12-2019,1480(MaxClose),1222(MinClose)(测试数据)。
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| Name | Date | Close |
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| ABB | 26-12-2019 | 1272.15 |
| ABB | 24-12-2019 | 1260.15 |
| ABB | 23-12-2019 | 1261.3 |
| ABB | 20-12-2019 | 1262 |
| ABB | 19-12-2019 | 1476 |
| ABB | 18-12-2019 | 1451.45 |
| ABB | 17-12-2019 | 1474.4 |
| ABB | 16-12-2019 | 1480.4 |
| ABB | 13-12-2019 | 1487.25 |
| ABB | 12-12-2019 | 1484.5 |
| INFY | 26-12-2019 | 73041.66667 |
| INFY | 24-12-2019 | 73038.33333 |
| INFY | 23-12-2019 | 73036.66667 |
| INFY | 20-12-2019 | 73031.66667 |
| INFY | 19-12-2019 | 73030 |
| INFY | 18-12-2019 | 73028.33333 |
| INFY | 17-12-2019 | 73026.66667 |
| INFY | 16-12-2019 | 73025 |
| INFY | 13-12-2019 | 73020 |
| INFY | 12-12-2019 | 73018.33333 |
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我尝试过但没有运气的查询
select max([close]) over (PARTITION BY name) AS MaxClose,
min([close]) over (PARTITION BY name) AS MinClose,
[Date],
name
from historic
where [DATE] between [DATE] -30 and [DATE]
and name='ABB'
group by [Date],
[NAME],
[close]
order by [DATE] desc
问题在于这gsm_kpis不是DataFrame,而是字典列表。
如果您改为
gsm_kpis = pd.read_sql('SELECT * FROM [myDB].[dbo].[mnm_rotterdam_5_daily_details-20191216081027]',
engine)
那么您将有一个DataFrame和
availble_cell = gsm_kpis['CellName'].unique()
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