Vorrei estrarre il prezzo all'apertura del giorno successivo attualmente memorizzato in (riga + 1) e memorizzarlo in una nuova colonna, se sono soddisfatte alcune condizioni.Comprensione lista panda in un dataframe
df['b']=''
df['shift']=''
df['shift']=df['open'].shift(-1)
df['b']=df[x for x in df['shift'] if df["MA10"]>df["MA100"]]
Ci sono alcuni approcci. Utilizzando apply:
>>> df = pd.read_csv("bondstack.csv")
>>> df["shift"] = df["open"].shift(-1)
>>> df["b"] = df.apply(lambda row: row["shift"] if row["MA10"] > row["MA100"] else np.nan, axis=1)
che produce
>>> df[["MA10", "MA100", "shift", "b"]][:10]
MA10 MA100 shift b
0 16.915625 17.405625 16.734375 NaN
1 16.871875 17.358750 17.171875 NaN
2 16.893750 17.317187 17.359375 NaN
3 16.950000 17.279062 17.359375 NaN
4 17.137500 17.254062 18.640625 NaN
5 17.365625 17.229063 18.921875 18.921875
6 17.550000 17.200312 18.296875 18.296875
7 17.681250 17.177500 18.640625 18.640625
8 17.812500 17.159375 18.609375 18.609375
9 17.943750 17.142813 18.234375 18.234375
Per un approccio più vectorized, è possibile utilizzare
>>> df = pd.read_csv("bondstack.csv")
>>> df["b"] = np.nan
>>> df["b"][df["MA10"] > df["MA100"]] = df["open"].shift(-1)
o il mio approccio preferito:
>>> df = pd.read_csv("bondstack.csv")
>>> df["b"] = df["open"].shift(-1).where(df["MA10"] > df["MA100"])
non posso dirvi quanto ho apprezzato (su questo sito) i vostri suggerimenti riflessivi e molteplici modi di visualizzare la stessa domanda. Grazie. –
Per l'approccio n. 3 ottengo l'oggetto della serie temporale non ha attributo 'dove' dato dove è un attributo numpy ho usato il np.where() con lo stesso errore. Hai un'idea di cosa sta succedendo? –
Quale versione di 'panda 'stai usando? Sto usando 0.10.1, e il codice sopra funziona perfettamente sui tuoi dati. – DSM
Modifica DSM di approccio 3, affermando Vero/valori False in np.where esplicitamente:
#numpy.where(condition, x, y)
df["b"] = np.where(df["MA10"] > df["MA100"], df["open"].shift(-1), np.nan)
Utilizzando lista di comprensione in modo esplicito:
#[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] #np.where documentation
df['b'] = [ xv if c else np.nan for (c,xv) in zip(df["MA10"]> df["MA100"], df["open"].shift(-1))]
Se si desidera utilizzare il risultato di di lista come un indice, è necessario utilizzare: 'df [[x per x in df ['shift'] se df ["MA10"]> df ["MA100"]]] ', ma penso che questo sollevi qualche eccezione. Si prega di inviare i vostri dati di esempio e il risultato desiderato. – HYRY
@HYRY Grazie per il tuo commento. Ho pubblicato un link ai miei dati di esempio. Ho usato il tuo suggerimento prima di postare e ho ricevuto l'errore "sintassi non valida" come ho detto. –
@ user1374969: conta il numero di parentesi nel suggerimento di HYRY, quindi conta il numero nel tuo. – DSM