Question

我有一个数据框：

类型：体积：

问题10

问题20

T NA

问题10

T NA

问题10

...

当我得到每个类型的时候＆＃39; T＆＃39;在row [i]，我想找到Q [i-1] - Q [i + 1]的对应值（即关闭到T，高于和低于T的Q值）

l = len(table)
dMidP = np.zeros((l,1))
check = np.zeros((l,1))
MidPrice = table['MidPrice']
Type = table['Type']
for i in range(2,l-1):
    if Type[i] == 'Quote':
        dMidP[i] = np.log(MidPrice[i])-np.log(MidPrice[i-1])
        check[i] = 0

    elif Type[i] == 'Trade' and Type[i+1] == 'Trade' :
        dMidP[i] = np.log(MidPrice[i+2])- np.log(MidPrice[i-1])
        check[i] = 2


    elif Type[i] == 'Trade' and Type[i-1] == 'Trade' :
        dMidP[i] = np.log(MidPrice[i+1])- np.log(MidPrice[i-2])
        check[i] = 2   

    else : 
        dMidP[i] = np.log(MidPrice[i+1])- np.log(MidPrice[i-1])
        check[i] = 1

Answer 1

我可以这样做的一种方法是使用ffill（）和bfill（）创建一对临时列，然后将这些列减去fillna。

df.assign(Volume=df.assign(fnaf=df.Volume.ffill(), fnab=df.Volume.bfill())
  .eval('Vnew = fnaf - fnab', inplace=False)
  .pipe(lambda x: x.Volume.fillna(x.Vnew)))

输出：

  Type  Volume
0    Q    10.0
1    Q    20.0
2    T    10.0
3    Q    10.0
4    T     0.0
5    T     0.0
6    Q    10.0

编辑添加日志功能：

df.assign(Volume=df.assign(fnaf=np.log(df.Volume.ffill()), fnab=np.log(df.Volume.bfill()))
  .eval('Vnew = fnaf - fnab', inplace=False)
  .pipe(lambda x: x.Volume.fillna(x.Vnew)))

python查找具有特定标签的数据的最近行

1 个答案: