让我们考虑两个 pandas 数据框：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 2, 5, 4, 3, 6, 7])
check_df = pd.DataFrame([3, 2, 5, 4, 3, 6, 4, 2, 1])
如果想做以下事情：
- If
df[1] > check_df[1] or df[2] > check_df[1] or df[3] > check_df[1]然后我们分配给 df 1，否则分配给 0
- If
df[2] > check_df[2] or df[3] > check_df[2] or df[4] > check_df[2]然后我们分配给 df 1，否则分配给 0
- 我们对 DataFrame 的末尾应用相同的算法
我的原始代码如下：
df_copy = df.copy()
for i in range(len(df) - 3):
moving_df = df.iloc[i:i+3]
if (moving_df >check_df.iloc[i]).any()[0]:
df_copy.iloc[i] = 1
else:
df_copy.iloc[i] = -1
df_copy
0
0 -1
1 1
2 -1
3 1
4 1
5 -1
6 3
7 6
8 7
如果有可能在没有循环的情况下做到这一点，您能给我一个建议吗？
IIUC，这很容易通过rolling.min:
df['out'] = np.where(df[0].rolling(N, min_periods=1).max().shift(1-N).gt(check_df[0]),
1, -1)
output:
0 out
0 1 -1
1 2 1
2 3 -1
3 2 1
4 5 1
5 4 -1
6 3 1
7 6 -1
8 7 -1
保持最后的项目不变：
m = df[0].rolling(N).max().shift(1-N)
df['out'] = np.where(m.gt(check_df[0]),
1, -1)
df['out'] = df['out'].mask(m.isna(), df[0])
output:
0 out
0 1 -1
1 2 1
2 3 -1
3 2 1
4 5 1
5 4 -1
6 3 1
7 6 6
8 7 7
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