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python - 根据另一列的值计算熊猫数据框索引差异

问题描述

我试图弄清楚如何计算当前行的索引与 WHERE 某列具有特定值的行的差异。

IE

我有一个数据框：

import pandas as pd

# pandas settings
pd.set_option('display.max_columns', 320)
pd.set_option('display.max_rows', 1320)
pd.set_option('display.width', 320)

df = pd.read_csv('https://www.dropbox.com/s/hy94jp4d7qwmv04/eurusd_df1.csv?dl=1')

所以我想计算后面有多少个索引是蜡烛=蜡烛20的行

例如，如果当前行是 583185，蜡烛值是 119，那么我们感兴趣的蜡烛是 99。我们需要计算 current_index - index（其中蜡烛 = 99 第一次出现）

我希望我说清楚了，干杯=）

编辑： 好的，我在上面做了很糟糕的解释..

我相信我实际上非常接近自己解决这个问题。看一看：

x = df.index[df.candle == df.candle - 20][0]
df['test'] = df.bid.rolling(int(x)).mean()

所以“测试”列应该是 df.bid 最后 X 行的 mean() 值，其中 X 是当前 df.candle 和 20 根蜡烛之间的行数（第一次迭代，所以 [0]（有许多行具有相同的蜡烛值））

但是上面的代码给出了一个错误：

IndexError：索引 0 超出轴 0 的范围，大小为 0

标签： pythonpandas

解决方案

这是实现此目的的方法：

# Generate example data
np.random.seed(0)
df = pd.Series(np.round(np.random.rand(1000000)*1000), dtype=int, name='candle').to_frame()

# Compute row index where df.candle is 20 less than candle_value at current_index
current_index = 583185
candle_value = df.loc[current_index, 'candle'] # = 119 in your df
index = df.index[df.candle == candle_value - 20][0]
print(index)

835

编辑：要计算索引的差异，只需减去它们：

X = current_index - index
print(X)

582350

然后你可以计算你的公式：

b = 0.015 * TP.rolling(X).std()

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