Python pandas 如何处理操作

Question

我有以下问题，我不确定如何以可接受的性能解决。

例子：

我有一个列表，其中包含 2 个日期之间股票的所有收盘价，比方说 close_price = [1, 2, 5, 3, 10, 1]

而且我也有一个只有 True 和 False 的数组，如果它是一个购买单，则它具有 True。 buy_ind = [False, True, False, False, True, False]

所有的滥用都在 pandas.DataFrame 中。

如果没有更好的 for 循环，我怎么能说这样的话？

我想检查 close_price 中在 buy_ind 中为 True 的所有元素（使用 np.where()），我想检查其中哪一个满足我的条件，然后转到下一个。

最后，我将得到一个包含所有卖出信号的数组。

谁能告诉我如何在不使用 for 循环的情况下解决这个问题，只遍历所有数组并检查条件？还是只有这样？

更新：

例子：

df['close'] = [1, 4, 5, 3, 1, 2]
df['buy'] = [False, True, False, False, True, False]
df['indicator'] = [3.1, 5.3, 0.3, 0.1, 6.2, 8.5, 9.0]
df['sell'] = [False,False,False,False,False,False]

我想要的是。

1. 循环整体“收盘价”
2. 在“购买”列中找到第一个为 True 的（例如，在我们的例子中是索引 1 中的值 4）
3. 从同一索引上的“指标”列中获取值（在我们的例子中为 5.3）
4. 检查以下哪个“收盘”价格将满足将使用 5.3 作为参数的某些条件
5. 当你找到第一个满足条件的值时停止并将'sell'的索引设置为True

例如：如果我们从“收盘”价格 4 开始，相应地具有 5.3 值 indicator。我们将检查所有满足条件 (5.3) 的价格，例如指数 3 的“收盘”价格 3 是否满足 条件我们将设置索引为 'sell' True => [False,False,False,True,False,False]

6. 转到下一个收盘价并重复该过程

Answer 1

我对你想要什么的理解：

对于“购买”列中为 True 的每一行：

• 函数根据表格中该行下方所有“关闭”值的列表检查该行的指示器
• 函数返回我应该卖出的行的索引

然后：

• 更新函数返回其索引的所有行的“销售”

输入：

df = pd.DataFrame()
df['close'] = [1, 4, 5, 3, 1, 2]
df['buy'] = [False, True, False, False, True, False]
df['indicator'] = [3.1, 5.3, 0.3, 0.1, 6.2, 8.5]
df['sell'] = [False,False,False,False,False,False]

def conditions(index, indicator, close_list):
    compare = indicator * 10
    for close in close_list[index+1:]:
        if compare > close:
            return index
        index += 1
    return -1

close_list = df['close'].tolist()
df['row_index'] = df.index

get_conds = lambda row: conditions(row['row_index'],row['indicator'],close_list) \
                        if row['buy'] \
                        else -1
df['sell_index'] = df.apply(get_conds, axis=1)
sell_inds = df['sell_index'].dropna().tolist()

df['sell'] = [ind in sell_inds for ind in df['row_index']]

>>> print(df)

   close    buy  indicator   sell  row_index  sell_index
0      1  False        3.1  False          0          -1
1      4   True        5.3  False          1           2
2      5  False        0.3   True          2          -1
3      3  False        0.1  False          3          -1
4      1   True        6.2  False          4           5
5      2  False        8.5   True          5          -1

显然你可以删除中间步骤列（row_index 和 sell_index）