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python - 累计和计算条件

问题描述

所以我有一个包含收盘价和开盘价的数据框，总长度为 1066 行。我想遍历“信号”列（值从第 700 行开始可用，我想一直跳过），检查是否为 1，然后使用相应列中的值执行计算，然后计算累积总和一个新的列。我希望代码仅在选中 1 时执行计算。

假设我有这个数据框：

（我不知道如何发布数据框）

df = pd.DataFrame({'open':[2,4,5,7,5,11], 
                   'close':[0,2,4,3,10,5], 
                   'signal':[np.nan, 0, 1, -1, 1, -1]})

所需的结果就像数据框的构造如下：

df = pd.DataFrame({'open':[2,4,5,7,5,11], 
                   'close':[0,2,4,3,10,5], 
                   'signal':[np.nan, 0, 1, -1, 1, -1], 
                   'profits':['','',-1,-1,4, 4]})

我已经根据答案编辑了代码。

我的代码仍然忽略“信号”中的 1，它只是计算整个列的累积和，尽管 transaction_count 通过了。

这是我的代码：

transaction_count = 0
for i in df['signal']:
    if i == 1:
        df['profits'] = (df['close'] - df['open']).cumsum()
        transaction_count +=1
print('transaction count:', transaction_count)
print(df['profits_rf'])

标签： python

解决方案

[编辑]

在这个更新的案例中，您混合了两个答案。正如@quest 所说，您不需要循环。但如果你想这样做，你可以创建一个数组并将这个数组附加到你的数据框：

transaction_count = 0
profits = []
cum_sum = 0

for i in range(len(df)):
    if df['signal'][i] == 1:
        cum_sum += df['close'][i] - df['open'][i]
        profits.append(cum_sum)
    else:
        profits.append(cum_sum)

df['profits'] = profits

[老的]

这部分似乎是问题所在：

if i in df['signal'] == 1[i]:

你已经在迭代 df['signal'] 所以你可以检查 i == 1：

if i == 1:

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