根据数据帧中的日期时间做出决策

Question

我是编程和python的新手。经过几个小时的研究，我想向社区寻求帮助。我想用数据来回溯测试基于伦敦交易日开始的交易策略。

我有一个数据帧：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 28766 entries, 0 to 28765
Data columns (total 6 columns):
| #  | Column | Non-Null Count  |Dtype   |      
|--- |------ |--------------  |----- |        
| 0  |Time   |28766 non-null  |datetime64[ns]|
| 1  |Open   |28766 non-null  |float64 |
| 2 |...|
|    |Time                  |Open    | High   | Low    |Close   |Volume  |
|--- |--------------------- |------- |------- |------- |------- | ------|
|8   |2017-05-23 08:00:00   |2180.7  |2187.2  |2139.2  | 2170.2 | 97.0  |

现在，我想定义一个函数，它可以识别08:00 GMT的每一行：

def LondonSession(df):
df = df.copy()
for t in df['Time']:
if df[df['Time'].dt.hour == (8)]:
df['StopLoss'] = technicals(df)['atr'] * (-1)
df['TakeProfit'] = technicals(df)['atr'] * (2)
else: 
df['StopLoss'] = technicals(df)['atr'] * (0)
df['TakeProfit'] = technicals(df)['atr'] * (0)
return df

print(LondonSession(df)[0:10])

不幸的是，我没有更多的想法如何解决错误消息：

ValueError                                Traceback (most recent call last) Input In [204], in <module>
9             df['TakeProfit'] = technicals(df)['atr'] * (0)
10     return df
---> 11 print(LondonSession(df)[0:10])
Input In [204], in LondonSession(df)
2 df = df.copy()
3 for t in df['Time']:
----> 4     if df[df['Time'].dt.hour == (8)]:
5         df['StopLoss'] = technicals(df)['atr'] * (-1)
6         df['TakeProfit'] = technicals(df)['atr'] * (2)
File ~AppDataLocalProgramsPythonPython310libsite-packagespandascoregeneric.py:1537, in NDFrame.__nonzero__(self)    1535 @final    1536 def
__nonzero__(self):
-> 1537     raise ValueError(    1538         f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. "    1539         "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."    1540     )
ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

建议进行任何输入。提前感谢！

Answer 1

这里的问题是您在第一个if条件中写了什么：df[df['Time'].dt.hour == (8)]。这段代码不返回布尔值，而是返回一个数据帧，其中所选的行是属性Time等于8的行。

如果您希望保留for循环结构，则应该使用if t.hour == 8更改条件。但请记住，对于panda，您应该避免使用for循环并使用行过滤(您可以在panda官方教程中阅读更多关于这一问题的内容(。

Answer 2

我的解决方案是：

test2.loc[test2['Time'].dt.hour == (8), 'TakeProfit'] = (test2['atr'] * (1.5)) test2.loc[test2['Time'].dt.hour == (8), 'StopLoss'] = (test2['atr'] * (-1)) test2.loc[test2['Time'].dt.hour != (8), 'TakeProfit'] = (0) test2.loc[test2['Time'].dt.hour != (8), 'StopLoss'] = (0)

我在这篇文章中读到：在这里输入链接描述

这篇文章描述了我的问题的更多选项。但我第一次就成功了。