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我的数据框是这样的:
price trend decreasing increasing condition_decreasing
0 7610.4 no trend 0.0 False
1 7610.4 no trend 0.0 False
2 7610.4 no trend 0.0 False
3 7610.4 decreasing 7610.4 True
4 7610.4 decreasing 7610.4 False
5 7610.4 decreasing 7610.4 False
6 7610.4 decreasing 7610.4 False
7 7610.4 decreasing 7610.4 False
8 7610.4 decreasing 7610.4 False
9 7610.4 decreasing 7610.4 False
10 7610.3 no trend 0.0 True
11 7610.3 no trend 0.0 False
12 7613.9 no trend 0.0 False
13 7613.9 no trend 0.0 False
14 7613.4 no trend 0.0 False
15 7613 decreasing 7613 True
16 7612 decreasing 7612 False
17 7612 decreasing 7612 False
18 7612 no trend 7612 True
我基本上需要做的是,当 trend
列从 no trend
变为 decreasing
时,从 列中获取该值code>price
并将其与 price
列趋势从 decreasing
变为 no trend
时的列值进行比较。因此,在上面的示例中,它将比较第 3 行的值 7610.4 和第 10 行的值 7610.3。
我尝试添加一个列来指示列趋势何时发生变化,使用以下代码:condition_decreasing = (data['trend'] != data['trend'].shift(1))
但是在我不知道如何在循环中迭代数据框并比较两个价格之后......有什么想法吗?感谢您的帮助!
预期的输出将是这样的数据框:
price trend decreasing increasing condition_decreasing output
0 7610.4 no trend 0.0 False
1 7610.4 no trend 0.0 False
2 7610.4 no trend 0.0 False
3 7610.4 decreasing 7610.4 True
4 7610.4 decreasing 7610.4 False
5 7610.4 decreasing 7610.4 False
6 7610.4 decreasing 7610.4 False
7 7610.4 decreasing 7610.4 False
8 7610.4 decreasing 7610.4 False
9 7610.4 decreasing 7610.4 False
10 7610.3 no trend 0.0 True -0.1
11 7610.3 no trend 0.0 False
12 7613.9 no trend 0.0 False
13 7613.9 no trend 0.0 False
14 7613.4 no trend 0.0 False
15 7613 decreasing 7613 True
16 7612 decreasing 7612 False
17 7612 decreasing 7612 False
18 7612 no trend 7612 True -1
所以基本上是包含两个价格差的列 7610.3 - 7610.4
最佳答案
我们可以使用DataFrame.reindex
计算差异后:
m=data['trend'].ne( data['trend'].shift()
.fillna(data['trend']) )
data['output']=( data.loc[m,'price'].diff()
.reindex(data.index)
.where(data['trend'].eq('no trend')) )
#.where(data['trend'].ne('decreasing')) )
#.where(data['trend'].str.replace(' ','').eq('notrend')) )
print(data)
# m is your condition_decreasing column
#data['output']=( data.loc[data['condition_decreasing'],'price']
# .diff()
# .reindex(data.index)
# .where(data['trend'].eq('no trend')) )
输出
price trend decreasing_increasing output
0 7610.4 no trend 0.0 NaN
1 7610.4 no trend 0.0 NaN
2 7610.4 no trend 0.0 NaN
3 7610.4 decreasing 7610.4 NaN
4 7610.4 decreasing 7610.4 NaN
5 7610.4 decreasing 7610.4 NaN
6 7610.4 decreasing 7610.4 NaN
7 7610.4 decreasing 7610.4 NaN
8 7610.4 decreasing 7610.4 NaN
9 7610.4 decreasing 7610.4 NaN
10 7610.3 no trend 0.0 -0.1
11 7610.3 no trend 0.0 NaN
12 7613.9 no trend 0.0 NaN
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