我想弄清楚负值出现的频率以及负价格发生的时间。
示例 DF
d = {'value': [1,2,-3,-4,-5,6,7,8,-9,-10], 'period':[1,2,3,4,5,6,7,8,10]}
df = pd.DataFrame(data=d)
我检查了哪些行具有负值。df['value'] < 0
我想我可以遍历每一行，在出现负值时保留一个计数器，也许将该行移动到另一个 df，因为我想保存开始period和结束period。
我目前正在尝试什么
def count_negatives(df):
df_negatives = pd.DataFrame(columns=['start','end', 'counter'])
for index, row in df.iterrows():
counter = 0
df_negative_index = 0
while(row['value'] < 0):
# if its the first one add it to df as start ?
# grab the last one and add it as end
#constantly overwrite the counter?
counter += 1
#add counter to df row
df_negatives['counter'] = counter
return df_negatives
除了我认为这给了我一个无限循环。如果我用if替换while，我就会想出一种方法来跟踪多长时间。
我认为更好的是避免循环：
#compare by <
a = df['value'].lt(0)
#running sum
b = a.cumsum()
#counter only for negative consecutive values
df['counter'] = b-b.mask(a).ffill().fillna(0).astype(int)
print (df)
value period counter
0 1 1 0
1 2 2 0
2 -3 3 1
3 -4 4 2
4 -5 5 3
5 6 6 0
6 7 7 0
7 8 8 0
8 -9 9 1
9 -10 10 2
或者如果不需要重置计数器：
a = df['value'].lt(0)
#repalce values per mask a to 0
df['counter'] = a.cumsum().where(a, 0)
print (df)
value period counter
0 1 1 0
1 2 2 0
2 -3 3 1
3 -4 4 2
4 -5 5 3
5 6 6 0
6 7 7 0
7 8 8 0
8 -9 9 4
9 -10 10 5
如果需要开始和结束期间：
#comapre for negative mask
a = df['value'].lt(0)
#inverted mask
b = (~a).cumsum()
#filter only negative rows
c = b[a].reset_index()
#aggregate first and last value per groups
df = (c.groupby('value')['index']
.agg([('start', 'first'),('end', 'last')])
.reset_index(drop=True))
print (df)
start end
0 2 4
1 8 9
我想保存开始期和结束期。
如果这是您的要求，您可以使用itertools.groupby.另请注意，period系列不是必需的，因为如果未明确提供，Pandas 会提供一个自然整数索引(从 0 开始(。
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
d = {'value': [1,2,-3,-4,-5,6,7,8,-9,-10]}
df = pd.DataFrame(data=d)
ranges = []
for k, g in groupby(enumerate(df['value'][df['value'] < 0].index), lambda x: x[0]-x[1]):
group = list(map(itemgetter(1), g))
ranges.append((group[0], group[-1]))
print(ranges)
[(2, 4), (8, 9)]
然后，要转换为数据帧，请执行以下操作：
df = pd.DataFrame(ranges, columns=['start', 'end'])
print(df)
start end
0 2 4
1 8 9