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我正在尝试弄清楚如何标记价格属于 4 次加价的一部分的行。“is_consecutive”实际上是标记。
我设法在行之间进行差异:
df['diff1'] = df['Close'].diff()
但我没能找出哪一行是 4 次加价的一部分。
我想到使用 df.rolling() 。
示例 df,
在第 0-3 行,我们需要在 ["is_consecutive"] 列上获得“True”输出,因为该连续行上的 ['diff1'] 增加了 4 行。
在第 8-11 行,我们需要在 ["is_consecutive"] 列上获得“False”输出,因为该连续行上的 ['diff1'] 为零。
Date Price diff1 is_consecutive
0 1/22/20 0 0 True
1 1/23/20 130 130 True
2 1/24/20 144 14 True
3 1/25/20 150 6 True
4 1/27/20 60 -90 False
5 1/28/20 95 35 False
6 1/29/20 100 5 False
7 1/30/20 50 -50 False
8 2/01/20 100 0 False
9 1/02/20 100 0 False
10 1/03/20 100 0 False
11 1/04/20 100 0 False
12 1/05/20 50 -50 False
一般示例:
如果价格 = [30,55,60,65,25]
列表中连续数字的不同形式为:
diff1 = [0,25,5,5,-40]
所以当 diff1 为正时,它实际上意味着连续价格增加。
我需要标记(在 df 中)连续 4 个向上的行。
感谢您的帮助(-:
最佳答案
尝试:.rolling
,窗口大小为4
,最小周期为1
:
df["is_consecutive"] = (
df["Price"]
.rolling(4, min_periods=1)
.apply(lambda x: (x.diff().fillna(0) >= 0).all())
.astype(bool)
)
print(df)
打印:
Date Price is_consecutive
0 1/22/20 0 True
1 1/23/20 130 True
2 1/24/20 144 True
3 1/25/20 150 True
4 1/26/20 60 False
5 1/26/20 95 False
6 1/26/20 100 False
7 1/26/20 50 False
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