[DataFrame中的值基于计算的标准来更新

Question

最终目标是，由于股票比例为20：1，我试图修改原始股票价格数据。

从raw_data中，我使用以下代码提取了相关的ticker（'IPL'）和date（

raw_data[(raw_data['ticker'] =='IPL') & (raw_data['date']<'2008-10-01')]

结果数据框如下：

     ticker    date      open   high    low      close  volume     return
687     IPL 2008-01-02  117.00  118.48  116.81  117.16  150971.0    NaN
2146    IPL 2008-01-03  117.16  123.82  116.80  120.96  240929.0    0.032434
3617    IPL 2008-01-04  123.06  127.24  120.20  125.60  329834.0    0.038360
5156    IPL 2008-01-07  125.60  126.21  121.61  121.63  266578.0    -0.031608
6731    IPL 2008-01-08  119.70  121.93  118.75  119.58  362860.0    -0.016854
... ... ... ... ... ... ... ... ...
259572  IPL 2008-09-10  126.00  130.50  125.10  129.00  1046421.0   -0.030075
260940  IPL 2008-09-11  133.50  134.55  131.82  132.50  599706.0    0.027132
262251  IPL 2008-09-12  136.00  142.00  134.03  139.01  475591.0    0.049132
263608  IPL 2008-09-15  139.00  143.00  135.50  139.93  390052.0    0.006618
264980  IPL 2008-09-16  136.00  137.40  131.11  132.00  489557.0    -0.056671

我试图遍历for循环和.loc[]，但我完全陷入困境。

我也尝试过以下&和and：

for i, row in raw_data.iterrows():
    close_val = ['close']
    if raw_data[(raw_data['ticker'] =='IPL') and (raw_data['date']<'2008-10-01')]:
        close_val = ['close'] * 0.05
    df.at[i,'close'] = close_val

但出现以下错误：

"ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."

基本上，我需要将2008-09-17之前的所有价格open, high, low, close乘以0.05，然后将volume除以​​0.05。