我有一个包含 OHCL 数据的 pandas 数据框, 我想将 Low 系列中的每个值与该系列中的前一个值和下一个值进行比较。
2018-08-31 1.15839
2018-08-30 1.16411
2018-08-29 1.16511
2018-08-28 1.16618
2018-08-27 1.15938
2018-08-24 1.15340
如果该值小于该系列中的前一个值且小于该系列中的下一个值,我希望将该索引的新系列 (df.Low) 中的值返回为 True ,否则为 False。
另一种可能性是检索条件为真但附加索引的值。
我尝试使用 zip,这有效,但这样做我丢失了索引。
Lows = []
Highs = []
for x,y,z in zip(df.Low_Price[::],df.Low_Price[1::],df.Low_Price[2::]):
if x > y < z:
Low = np.around(y, decimals=5)
Lows.append(Low)
for x,y,z in zip(df.High_Price[::],df.High_Price[1::],df.High_Price[2::]):
if x < y > z:
High = np.around(y, decimals=5)
Highs.append(High)
谢谢!
最佳答案
您可以尝试将数据帧值移动到下一个和上一个来检查条件
考虑的数据框
0 1
0 2018-08-31 1.15839
1 2018-08-30 1.16411
2 2018-08-29 1.16511
3 2018-08-28 1.16618
4 2018-08-27 1.15938
5 2018-08-24 1.15340
[(df[1].ge(df[1].shift())) & df[1].le(df[1].shift(-1))]
输出:
[0 False
1 True
2 True
3 False
4 False
5 False
Name: 1, dtype: bool]
如果您的目的只是检查整个列的低值,您可以使用
df[1].min()
输出:
1.1534
关于python - 比较 Pandas 系列中的前一个值和下一个值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52383122/