python - 하나의 열에서 두 개의 개별 열의 최소 및 최대를 요약하는 방법

groupby 를 사용할 수 있습니다  그리고 집계 min  max를 먼저 누른 다음 numpy.where   NaN 를 위해 조건에 따라. 마지막 사용 cumcount :

df = df.groupby(['Id','Date'], sort=False).agg({'BuyPrice':'max','SellPrice':'min'})
df['NBBO'] = np.where(df[['BuyPrice', 'SellPrice']].eq(0).any(1), 
                      np.nan, 
                      df['BuyPrice'] -  df['SellPrice'])
df['index'] =  df.groupby(level=0).cumcount() + 1
d = {'BuyPrice':'highest buy price','SellPrice':'lowest sell price'}
df = df.reset_index().rename(columns=d)
print (df)
   Id        Date  highest buy price  lowest sell price  NBBO  index
0   1  2017-10-30              94617                  0   NaN      1
1   1  2017-09-20              99100              99059  41.0      2
2   2  2010-11-01              99933              99848  85.0      1

세부 사항 :

#comapre with 0 eq is same as ==
print (df[['BuyPrice', 'SellPrice']].eq(0))
               BuyPrice  SellPrice
Id Date                           
1  2017-10-30     False       True
   2017-09-20     False      False
2  2010-11-01     False      False
#get at least one True per row by any(1)
print (df[['BuyPrice', 'SellPrice']].eq(0).any(1))
Id  Date      
1   2017-10-30     True
    2017-09-20    False
2   2010-11-01    False
dtype: bool