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问用布尔逻辑对一个数据的多列进行合并和过滤
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Stack Overflow用户

提问于 2018-10-04 07:27:20

回答 1查看 351关注 0票数 1

目标:将买入/卖出/中性/错误指标输出到单个to列，同时过滤掉"False“值。指示符基于下面的dataframe列，然后用布尔语句表示：

df['sma_10'] = pd.DataFrame(ta.SMA(df['close'], timeperiod=10), dtype=np.float, columns=['close'])      
df['buy'] = pd.DataFrame(df['close'] > df['sma_10'], columns=['buy'])   
df['buy'] = df['buy'].replace({True: 'BUY'})        
df['sell'] = pd.DataFrame(df['close'] < df['sma_10'], columns=['sell'])     
df['sell'] = df['sell'].replace({True: 'SELL'})         
df['neutral'] = pd.DataFrame(df['close'] == df['sma_10'], columns=['neutral'])       
df['neutral'] = df['neutral'].replace({True: 'NEUTRAL'})        
df['error'] = pd.DataFrame((df['buy'] == False) & (df['sell'] == False) & (df['neutral'] == False), columns=['Error'])      
df['error'] = df['error'].replace({True: 'ERROR'})

df电流输出

buy  sell  Neutral Error
False False False ERROR
BUY False False False
False SELL False False
False False NEUTRAL False

df的期望输出

Indicator
ERROR
BUY
SELL
NEUTRAL

尝试和方法:第一种方法:合并所有购买/出售/中性/错误列，并尝试删除"False“值。Dataframe在出错之前只迭代一次。

df['sma_10_indic']=[df['buy'].astype(str)+df['sell'].astype(str)+df['neutral'].astype(str)+df['error'].astype(str)].drop("False")

我尝试了一个if &elif的子例程，例如:这个方法在第一个索引之前也会出错

df['buy'] = pd.DataFrame(df['close'] > df['sma_10'])
df['sell'] = pd.DataFrame(df['close'] < df['sma_10'])
df['neutral'] = pd.DataFrame(df['close'] == df['sma_10'])
error = ((buy == False) and (sell == False) and (neutral == False))
if (df['buy'] == "True"):
   df['sma_10_indic'] = pd.DataFrame("BUY",columns=['indicator'])
elif (df['sell'] == "True"):
   df['sma_10_indic'] = pd.DataFrame("SELL",columns=['indicator'])
elif (df['neutral'] == "True"):
   df['sma_10_indic'] = pd.DataFrame("NEUTRAL",columns=['indicator'])
elif (error == True):
   df['sma_10_indic'] = pd.DataFrame("ERROR",columns=['indicator'])

我对前面的道路不太确定，我在这条没有明确道路的道路上已经用头撞墙了大约14个小时。我还尝试过创建另一个分离的dataframe，并通过concat合并它们，但由于布尔值的原因，没有运气。我对蟒蛇和熊猫/数据比较陌生，所以请耐心地对待我。提前谢谢你！

python

pandas

dataframe

filter

boolean

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-10-04 07:34:22

使用numpy.select

m1 = df['close'] > df['sma_10']
m2 = df['close'] < df['sma_10']
m3 = df['close'] == df['sma_10']

df['Indicator'] = np.select([m1, m2, m3], ['BUY','SELL','NEUTRAL'], 'ERROR')

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/52641263

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