条件迭代仅处理无结果/无错误

Question

我正在尝试“循环”此数据框并根据其他列的条件添加一列。我想我用这种逻辑实现了我的结果，但似乎找不到正确的迭代器或其他方法来创建新列。在此示例中，我使用的是 items ，但是此代码仅旋转了几分钟，并且没有给出任何结果，我手动取消了该代码。我的数据框有40万列。包括df的屏幕截图。

目标是填充['close'] == ['prev']的实例，并将0值替换为最新的交易信号（+或-）。

for index, col in df.T.iteritems():
  if col['Close'] > col['prev']:
    col['trade2'] = '+'
    x = '+'
    continue
  elif col['Close'] < col['prev']:
    col['trade2'] = '-'
    x = '-'
    continue
  elif col['Close'] == col['prev']:
    col['trade2'] = x

Answer 1

我按如下方式创建了测试数据框：

df = pd.DataFrame(data=[
    [ 36.50, 36.53, '-' ],
    [ 36.53, 36.50, '+' ],
    [ 36.53, 36.53, '0' ],
    [ 36.53, 36.53, '0' ],
    [ 36.53, 36.53, '0' ],
    [ 36.51, 36.53, '-' ],
    [ 36.51, 36.51, '0' ],
    [ 36.53, 36.51, '+' ],
    [ 36.53, 36.53, '0' ],
    [ 36.53, 36.53, '0' ],
    [ 36.53, 36.53, '0' ]],
    columns=['Close', 'prev', 'trade'],
    index=range(5,16))

要计算当前行的 trade2 值，我们有 定义以下功能：

def cmp(row):
    global lastResult
    if row.Close > row.prev:
        lastResult = '+'
    elif row.Close < row.prev:
        lastResult = '-'
    return lastResult

它使用全局变量 lastResult ，该变量将首先进行设置 到'0'。

除了使用 items 循环外，您应该应用 对每一行进行函数运算，并将结果替换为新列， 从 lastResult 的初始设置开始（如上所述）：

lastResult = '0'
df['trade2'] = df.apply(cmp, axis=1)    

这就是应该执行此类操作的方式。

关于您的代码的一句话。 如果您使用项目，则：

• 在循环中，您应该将结果添加到某些列表中，
• 循环后，此列表应替换为新列。

另一种更快的解决方案

如果您已经有 trade 列，则可以执行：

df['trade2'] = df.trade.replace(to_replace='0')

此方法依赖于 trade 列始终为 string 的事实 （减号，加号或“ 0”），因此 to_replace 参数将匹配（字符串）零个大小写。

下一个参数- value -未给出，因此默认为 无。

在这种情况下，将采用 pad 替换方法，这意味着 向前填充值。

通过这种方式，“ +”或“-”在列下方被“复制”，仅给出 结果相同。

对于具有1100行的源DataFrame（您的DataFrame已复制100次） 我的执行时间比第一个要短100倍以上 方法。