0

我有以下数据集：

data = {'ROC_9': [0.006250, 0.087230, 0.045028, 0.165738, -0.006993, -0.432736, -0.11162, 0.057466, 0.203138, -0.008234]}

price_data = pd.DataFrame (data)

它是关于股票价格的指标，即变化率。

当熊猫数据框上的当前特征从正变为负时，我想编写一个代码，在熊猫数据框上创建一个新特征（列），反之亦然。

通过示例更容易解释：让我们使用 ROC9 功能。

我创建了一个名为 ROC9_signal 的新变量并将其设置为 0：

price_data['ROC9_signal'] = 0

当 ROC_9 从负变为正时，我想将 ROC9_signal 从 0 更改为 1。

当 ROC_9 从正变为负时，我想将 ROC9_signal 从 0 更改为 -1。

查看数据，我希望 ROC9_signal 从 0 变为 -1，因为该值已从 0.16（正）变为 -0.006（负）。

查看数据，我希望 ROC_9 信号从 0 变为 1，因为该值已从 -0.11（负）变为 0.05（正）。

查看数据，我希望 ROC9_signal 从 0 变为 -1，因为该值已从 0.20（正）变为 -0.008（负）。

只有发生更改的行我想从 0 更改为 1 或 0 更改为 -1，其他行必须保持为 0。

然后，我将应用相同的逻辑来创建一个momentum10_signal 列和一个chalkin_money_flow_signal 列。因此，我想要一个可以应用于不同列而不是手动的解决方案。

在此先感谢您的帮助。

这是完整数据的样子：

完整数据

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您可以使用np.sign来提取标志。像这样的东西：

signs = np.sign(price_data.ROC_9)
price_data['signal'] = np.sign(signs.diff()).fillna(0)

输出：

      ROC_9  signal
0  0.006250     0.0
1  0.087230     0.0
2  0.045028     0.0
3  0.165738     0.0
4 -0.006993    -1.0
5 -0.432736     0.0
6 -0.111620     0.0
7  0.057466     1.0
8  0.203138     0.0
9 -0.008234    -1.0
于 2020-06-01T19:04:54.627 回答