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python - 使用第 1 列和第 2 列填充第 3 列

coder 2023-08-17 原文

我是 Python 新手并且有以下 Pandas 数据框 - 我正在尝试编写填充“信号”列的代码，如下所示:

<表类="s-表"> <头> 天 long_entry_flag long_exit_flag 信号 <正文> 1 错误 正确 2 错误 错误 3 正确 错误 1 4 正确 错误 1 5 错误 错误 1 6 正确 错误 1 7 正确 错误 1 8 错误 正确 9 错误 正确 10 正确 错误 1 11 正确 错误 1 12 正确 错误 1 13 错误 错误 1 14 错误 正确 15 错误 错误 16 错误 正确 17 正确 错误 1 18 正确 错误 1 19 错误 错误 1 20 错误 错误 1 21 错误 正确 22 错误 错误 23 错误 错误

我的伪代码版本将采取以下步骤

  1. 查看 [‘long_entry_flag’] 列，直到进入条件为真(最初是第 3 天)
  2. 然后我们每天在 [‘signal’] 列中输入‘1’，直到第 8 天退出条件为 True [‘long_exit_flag’]==True
  3. 然后我们回头查看 [‘long_entry_flag’] 列以等待下一个进入条件(发生在第 10 天)
  4. 我们每天再次在 [‘signal’] 列中输入“1”，直到退出条件为真(第 14 天)
  5. 等等

如果可能(使用矢量化？)，有哪些方法可以快速填充“信号”列？

这是具有数万行的大型数据帧的子集，并且是按顺序分析的众多数据帧之一。

最佳答案

你可以做到

# Assuming we're starting from the "outside"
inside = False
for ix, row in df.iterrows():
    inside = (not row['long_exit_flag']
              if inside
              else row['long_entry_flag']
                  and not row['long_exit_flag']) # [True, True] case
    df.at[ix, 'signal'] = 1 if inside else np.nan

这将为您提供您发布的准确输出。

受到 @jezrael's answer 的启发，我创建了一个上面的性能略高的版本，同时仍然尽可能保持它的整洁:

# Same assumption of starting from the "outside"
df.at[0, 'signal'] = df.at[0, 'long_entry_flag']
for ix in df.index[1:]:
    df.at[ix, 'signal'] = (not df.at[ix, 'long_exit_flag']
                           if df.at[ix - 1, 'signal']
                           else df.at[ix, 'long_entry_flag']
                               and not df.at[ix, 'long_exit_flag']) # [True, True] case

# Adjust to match the requested output exactly
df['signal'] = df['signal'].replace([True, False], [1, np.nan])

关于python - 使用第 1 列和第 2 列填充第 3 列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53721733/

python第tdtrsectionpandas

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