Question

我有一个OHLC价格数据集，我已经从CSV解析为Pandas数据帧并重新采样到15分钟吧：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 500047 entries, 1998-05-04 04:45:00 to 2012-08-07 00:15:00
Freq: 15T
Data columns:
Close    363152  non-null values
High     363152  non-null values
Low      363152  non-null values
Open     363152  non-null values
dtypes: float64(4)

我想添加各种计算列，从简单的列开始，例如期间范围（H-L），然后是布尔值，以指示我将定义的价格模式的出现 - 例如锤子蜡烛图案，样本定义：

def closed_in_top_half_of_range(h,l,c):
    return c > l + (h-1)/2

def lower_wick(o,l,c):
    return min(o,c)-l

def real_body(o,c):
    return abs(c-o)

def lower_wick_at_least_twice_real_body(o,l,c):
    return lower_wick(o,l,c) >= 2 * real_body(o,c)

def is_hammer(row):
    return lower_wick_at_least_twice_real_body(row["Open"],row["Low"],row["Close"]) \
    and closed_in_top_half_of_range(row["High"],row["Low"],row["Close"])

基本问题：如何将函数映射到列，特别是我想引用多个其他列或整行或其他什么？

This post处理从单个源列添加两个计算列，这些列很接近但不完全。

略高一些：对于参考多个单一条（T）确定的价格模式，我如何从函数定义中引用不同的行（例如T-1，T-2等）？

Answer 1

您要执行的每个列的确切代码会有所不同，但您可能希望使用map和apply函数。在某些情况下，您可以直接使用现有列进行计算，因为列是Pandas Series对象，它们也可以作为Numpy数组使用，它可以自动按元素方式进行常规数学运算。

>>> d
    A   B  C
0  11  13  5
1   6   7  4
2   8   3  6
3   4   8  7
4   0   1  7
>>> (d.A + d.B) / d.C
0    4.800000
1    3.250000
2    1.833333
3    1.714286
4    0.142857
>>> d.A > d.C
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False

如果您需要在一行中使用max和min等操作，则可以使用apply和axis=1将任意函数应用于每一行。这是一个计算min(A, B)-C的例子，它看起来就像你的“较低的灯芯”：

>>> d.apply(lambda row: min([row['A'], row['B']])-row['C'], axis=1)
0    6
1    2
2   -3
3   -3
4   -7

希望这可以让您了解如何继续。

编辑：要将行与相邻行进行比较，最简单的方法是对要比较的列进行切片，不使用开头/结尾，然后比较生成的切片。例如，这将告诉您A列中的元素小于C列中下一行元素的哪些行：

d['A'][:-1] < d['C'][1:]

这是另一种方式，告诉你哪些行的A小于前一行的C：

d['A'][1:] < d['C'][:-1]

在A列的最后一个元素上执行['A"][:-1]个切片，并在C列的第一个元素上执行['C'][1:]个切片，因此当您将这两个切换为对齐并进行比较时，您需要对每个切片进行比较A中的元素与下一行中的C。

Answer 2

根据is_hammer等，您可以row["Open"]如下

def is_hammer(rOpen,rLow,rClose,rHigh):
    return lower_wick_at_least_twice_real_body(rOpen,rLow,rClose) \
       and closed_in_top_half_of_range(rHigh,rLow,rClose)

然后你可以使用map：

df["isHammer"] = map(is_hammer, df["Open"], df["Low"], df["Close"], df["High"])

Answer 3

对于问题的第二部分，您还可以使用shift，例如：

df['t-1'] = df['t'].shift(1)

然后

t-1将包含上面一行的值。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.shift.html

Answer 4

您列出的前四个函数也适用于向量，但lower_wick需要进行调整。像这样的东西，

def lower_wick_vec(o, l, c):
    min_oc = numpy.where(o > c, c, o)
    return min_oc - l

其中o，l和c是向量。你可以这样做，而不是将df作为输入，并避免使用numpy，虽然它会慢得多：

def lower_wick_df(df):
    min_oc = df[['Open', 'Close']].min(axis=1)
    return min_oc - l

其他三个将按原样处理列或向量。然后你可以用

结束

def is_hammer(df):
    lw = lower_wick_at_least_twice_real_body(df["Open"], df["Low"], df["Close"]) 
    cl = closed_in_top_half_of_range(df["High"], df["Low"], df["Close"])
    return cl & lw

位操作符可以对布尔向量执行设置逻辑，对&执行and，为|执行or等。这足以完全矢量化您给出的样本计算和应该比较快。在执行这些计算时，暂时使用数据底层的numpy数组可能会加快速度。

对于第二部分，我建议引入一个列，指示每行的模式，并编写一系列处理每个模式的函数。然后按模式分组并将适当的函数应用于每个组。

将计算列添加到pandas中的数据框中

4 个答案: