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我有一个示例数据框 (df)，如下所示:
Date_Time Open High Low Close UOD VWB
20 2020-07-01 10:30:00 10298.85 10299.90 10287.85 10299.90 UP 3
21 2020-07-01 10:35:00 10301.40 10310.00 10299.15 10305.75 UP 3
22 2020-07-01 10:40:00 10305.75 10305.75 10285.50 10290.00 DOWN 3
24 2020-07-01 10:45:00 10290.00 10291.20 10277.65 10282.65 DOWN 0
25 2020-07-01 10:50:00 10282.30 10289.80 10278.00 10282.00 DOWN 3
26 2020-07-01 10:55:00 10280.10 10295.00 10279.80 10291.50 UP 3
27 2020-07-01 11:00:00 10290.00 10299.95 10287.30 10297.55 UP 3
28 2020-07-01 11:05:00 10296.70 10306.30 10294.50 10299.40 UP 3
29 2020-07-01 11:10:00 10299.95 10301.10 10291.50 10292.00 DOWN 0
30 2020-07-01 11:15:00 10293.05 10298.70 10286.00 10291.55 DOWN 3
31 2020-07-01 11:20:00 10292.00 10298.70 10286.00 10351.45 DOWN 1
我有以下条件:
- Check for df['VWB'] == 0 & df['UOD'] == "DOWN" & get the corresponding Open value (= 10290.00 in my example)
- Then Find the first occurrence of Close value greater than this Open value (10290.00) after that row.
我想要我想要的输出，如下所示，带有有效列
Date_Time Open High Low Close UOD VWB Valid
20 2020-07-01 10:30:00 10298.85 10299.90 10287.85 10299.90 UP 3 0
21 2020-07-01 10:35:00 10301.40 10310.00 10299.15 10305.75 UP 3 0
22 2020-07-01 10:40:00 10305.75 10305.75 10285.50 10290.00 DOWN 3 0
23 2020-07-01 10:45:00 10290.00 10291.20 10277.65 10282.65 DOWN 0 0
25 2020-07-01 10:50:00 10282.30 10289.80 10278.00 10282.00 DOWN 3 0
26 2020-07-01 10:55:00 10280.10 10295.00 10279.80 10291.50 UP 3 1 <<= first occurrence
27 2020-07-01 11:00:00 10290.00 10299.95 10287.30 10297.55 UP 3 0
28 2020-07-01 11:05:00 10296.70 10306.30 10294.50 10299.40 UP 3 0
29 2020-07-01 11:10:00 10299.95 10301.10 10291.50 10292.00 DOWN 0 0
30 2020-07-01 11:15:00 10293.05 10298.70 10286.00 10291.55 DOWN 3 0
31 2020-07-01 11:20:00 10292.00 10298.70 10286.00 10351.45 DOWN 1 1 <<= first occurrence
最佳答案
这有点棘手，因为我假设以下 bool 可能有多个值。
df.loc[(df["VWB"] == 0) & (df["UOD"] == "DOWN")]
我们可以创建一个伪键来通过矢量化操作捕获每个组。
我已经编辑了您的示例，因此我们有 2 个值可以等同于上述 bool 值的 True。
print(df)
Date_Time Open High Low Close UOD VWB
0 2020-07-01 10:30:00 10298.85 10299.90 10287.85 10299.90 UP 3
1 2020-07-01 10:35:00 10301.40 10310.00 10299.15 10305.75 UP 3
2 2020-07-01 10:40:00 10305.75 10305.75 10285.50 10290.00 DOWN 3
3 2020-07-01 10:45:00 10290.00 10291.20 10277.65 10282.65 DOWN 0
4 2020-07-01 10:50:00 10282.30 10289.80 10278.00 10282.00 DOWN 3
5 2020-07-01 10:55:00 10280.10 10295.00 10279.80 10291.50 UP 3
6 2020-07-01 11:00:00 10290.00 10299.95 10287.30 10297.55 UP 3
7 2020-07-01 11:05:00 10296.70 10306.30 10294.50 10299.40 UP 3
8 2020-07-01 11:10:00 10299.95 10301.10 10291.50 10292.00 DOWN 0
9 2020-07-01 11:15:00 10293.05 10298.70 10286.00 10595.55 DOWN 3
s = df.loc[(df["VWB"] == 0) & (df["UOD"] == "DOWN"), "Open"]
df1 = df.assign(key=df.index.isin(s.index).cumsum())
# we will filter out the 0 key.
print(df1)
Date_Time Open High Low Close UOD VWB key
0 2020-07-01 10:30:00 10298.85 10299.90 10287.85 10299.90 UP 3 0
1 2020-07-01 10:35:00 10301.40 10310.00 10299.15 10305.75 UP 3 0
2 2020-07-01 10:40:00 10305.75 10305.75 10285.50 10290.00 DOWN 3 0
3 2020-07-01 10:45:00 10290.00 10291.20 10277.65 10282.65 DOWN 0 1
4 2020-07-01 10:50:00 10282.30 10289.80 10278.00 10282.00 DOWN 3 1
5 2020-07-01 10:55:00 10280.10 10295.00 10279.80 10291.50 UP 3 1
6 2020-07-01 11:00:00 10290.00 10299.95 10287.30 10297.55 UP 3 1
7 2020-07-01 11:05:00 10296.70 10306.30 10294.50 10299.40 UP 3 1
8 2020-07-01 11:10:00 10299.95 10301.10 10291.50 10292.00 DOWN 0 2
9 2020-07-01 11:15:00 10293.05 10298.70 10286.00 10595.55 DOWN 3 2
现在对于每个组，我们需要比较 Open 的第一个实例，看看哪里的 Close 更大。
idx = df1.assign(tempOpen=df1.groupby("key")["Open"].transform("first")).query(
"Close > tempOpen"
).groupby("key", as_index=False)["key"].idxmin()
df['valid'] = np.where(df1.index.isin(idx) & df1.key.ne(0),1,0)
print(df[['Open','Close','valid']])
Open Close valid
0 10298.85 10299.90 0
1 10301.40 10305.75 0
2 10305.75 10290.00 0
3 10290.00 10282.65 0
4 10282.30 10282.00 0
5 10280.10 10291.50 1
6 10290.00 10297.55 0
7 10296.70 10299.40 0
8 10299.95 10292.00 0
9 10293.05 10595.55 1
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