根据一段时间内的摆动低点和摆动高点来识别熊猫数据帧中的趋势

Question

我有一个带有ohlc（高低开盘）股价数据的熊猫数据框。每行都是一天的数据。看起来是这样（抱歉，我不知道如何更好地格式化它）：

date    open    high    low adj.close   volume  ema8    ema12   ema26   mband   lband   ... macd    macd.hist   target  PP  R1  S1  R2  S2  R3  S3                                                                                  
2005-03-04  -5.934450   -6.071830   -5.869030   0.013257    -0.249857   -5.988225   -6.022177   -6.153670   -6.155240   -5.537682   ... -0.2010 0.0338  0   -3.980287   -2.091543   -1.888744   -4.183087   -3.777487   -2.294343   -1.685944
2005-03-07  -6.065900   -6.151828   -5.940313   -0.010271   -0.229350   -6.047194   -6.080442   -6.211052   -6.182233   -5.645053   ... -0.1976 0.0341  0   -4.030714   -2.121114   -1.909600   -4.242228   -3.819199   -2.332628   -1.698085
2005-03-08  -6.318254   -6.345922   -5.958567   -0.044418   0.811561    -6.291485   -6.346545   -6.505776   -6.467317   -5.903784   ... -0.2302 -0.0030 0   -4.101496   -2.244426   -1.857070   -4.488852   -3.714141   -2.631782   -1.469715

我要做的是计算类似于此图中所描述的经典枢轴（每个小节都是一天）：

在我的示例中，最低价格低点仍应被视为最低枢轴点，无论从建立该最低点以来已经过了多少天，只要它在没有先走低之前就走高（在这种情况下，较低的低点就是枢轴）。

基本上，最低价“最低价”之后的一天的“收盘价”栏必须大于设置最低价最低价的那一天的“最高价”，为解释这一点，可以称为确认低枢轴。然后最终将跟随一个高枢轴，这由随后的“关闭”列<设置该高枢轴的当天的“低端”确认。一旦设置了较高的枢轴，我们就开始检查新的较低的枢轴，依此类推。

我要获取的是我数据中的最后三个低枢轴和最后三个高枢轴，以便我可以检查枢轴的趋势是向上还是向下（较高的较高枢轴和较高的较低枢轴，或者相反），但是要做到这一点，我首先需要弄清楚如何获得每个...

我能想到的唯一一件事是，我的python能力受到限制，是在行中循环，从第一个低枢轴作为数据集中第一天的低点开始，从第一个高枢轴作为高点开始第一天，然后尝试对这些关键点进行一些比较。在Pandas中有什么好方法吗？