Question

我有一个带有时间序列索引的pandas Dataframe。一列包含买入信号，另一列包含卖出信号。

buy     0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 
sell    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0

我想在这个简单化的模型中添加一个州：任何时候最多可以有1个股票：只有当你什么都没有时买入，并且当你有股票时卖出。

buy     0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 
sell    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0
wallet  0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0

如何根据df['wallet']和df['buy']创建df['sell']列？

Answer 1

这不是最漂亮的解决方案，但我相信它可以实现您所寻找的目标。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({ 'buy':  [0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0], 
                    'sell': [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1]   })


df['wallet'] = pd.np.where(df['buy'] - df['sell'] < 0, 0, df['buy'].cumsum().count() - df['sell'].cumsum())
df.loc[df['wallet'] > 1, 'wallet'] = 1

Answer 2

import pandas as pd

wallet = 0


def create_wallet(df_line):
    global wallet

    if df_line['buy']:
        wallet = 1

    elif df_line['sell']:
        wallet = 0

    return wallet


df = pd.DataFrame(
{'buy': [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'sell': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]})
df['wallet'] = df.apply(create_wallet, axis=1)

如何根据以前的状态在pandas数据框中创建一个列？

2 个答案: