python - 数据框中的 Pandas 过滤值

Question

我有这个数据框。这些列代表每日 EURUSD 价格的高点和低点:

df.low                                            df.high
2013-01-17 16:00:00    1.33394                    2013-01-17 20:00:00    1.33874
2013-01-18 18:00:00    1.32805                    2013-01-18 09:00:00    1.33983
2013-01-21 00:00:00    1.32962                    2013-01-21 09:00:00    1.33321
2013-01-22 11:00:00    1.32667                    2013-01-22 09:00:00    1.33715
2013-01-23 17:00:00    1.32645                    2013-01-23 14:00:00    1.33545
2013-01-24 10:00:00    1.32860                    2013-01-24 18:00:00    1.33926
2013-01-25 04:00:00    1.33497                    2013-01-25 17:00:00    1.34783
2013-01-28 10:00:00    1.34246                    2013-01-28 16:00:00    1.34771
2013-01-29 13:00:00    1.34143                    2013-01-29 21:00:00    1.34972
2013-01-30 08:00:00    1.34820                    2013-01-30 21:00:00    1.35873
2013-01-31 13:00:00    1.35411                    2013-01-31 17:00:00    1.35944

我将它们汇总到第三列 (df.extremes)。

df.extremes  
2013-01-17 16:00:00    1.33394 
2013-01-17 20:00:00    1.33874
2013-01-18 18:00:00    1.32805
2013-01-18 09:00:00    1.33983
2013-01-21 00:00:00    1.32962
2013-01-21 09:00:00    1.33321
2013-01-22 09:00:00    1.33715
2013-01-22 11:00:00    1.32667
2013-01-23 14:00:00    1.33545
2013-01-23 17:00:00    1.32645
2013-01-24 10:00:00    1.32860
2013-01-24 18:00:00    1.33926 
2013-01-25 04:00:00    1.33497
2013-01-25 17:00:00    1.34783
2013-01-28 10:00:00    1.34246
2013-01-28 16:00:00    1.34771 
2013-01-29 13:00:00    1.34143
2013-01-29 21:00:00    1.34972
2013-01-30 08:00:00    1.34820
2013-01-30 21:00:00    1.35873
2013-01-31 13:00:00    1.35411
2013-01-31 17:00:00    1.35944

但现在我想从 df.extremes 中过滤一些值。为了解释要过滤什么，我尝试使用这个“伪代码”:

IF following the index we move from: previous df.low --> df.low --> df.high:
    IF df.low > previous df.low: delete df.low
    IF df.low < previous df.low: delete previous df.low

如果我尝试使用 for 循环解决这个问题，它会给我一个 KeyError:1.3339399999999999。

day = df.groupby(pd.TimeGrouper('D'))

is_day_min = day.extremes.apply(lambda x: x == x.min())  

for i in df.extremes:
    if is_day_min[i] == True and is_day_min[i+1] == True:
        if df.extremes[i] > df.extremes[i+1]:
            del df.extremes[i]   


for i in df.extremes:
    if is_day_min[i] == True and is_day_min[i+1] == True:
        if df.extremes[i] < df.extremes[i+1]:
            del df.extremes[i+1]  

如何过滤/删除我在伪代码中解释的值？
我正在为索引和 bool 值而苦苦挣扎，但我无法解决这个问题。我强烈怀疑我需要使用 lambda 函数，但我不知道如何应用它。所以请原谅我尝试这个的时间太长了。希望我已经足够清楚了。

Answer 1

您真正缺少的只是一种以矢量化方式表达“前期低点”的方式。拼写为 df['low'].shift(-1)。一旦你有了它，它就是:

prev = df.low.shift(-1)
filtered_df = df[~((df.low > prev) | (df.low < prev))]