布尔列趋势
完整的代码是：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Documents/Book1.xlsx')
df['boolean'] = df['Prev Close'] < df['Close']
#sample data
df = pd.DataFrame({'boolean' : [False] + [True] + [False] * 2 +
[True] * 3 + [False] + [True]})
print (df)
boolean
0 False
1 True
2 False
3 False
4 True
5 True
6 True
7 False
8 True
如果有多个真值，如何检查连续有多少真值将趋势计数器加 1 并将其附加为一列。对于假值计数器必须设置为 0
因此，最终的预期数据帧将如下所示：
boolean trend
0 False 0
1 True 1
2 False 0
3 False 0
4 True 1
5 True 2
6 True 3
7 False 0
8 True 1
回答
趋势用途：
a = df['boolean']
b = a.cumsum()
df['trend'] = (b-b.mask(a).ffill().fillna(0).astype(int))
boolean trend
0 False 0
1 True 1
2 False 0
3 False 0
4 True 1
5 True 2
6 True 3
7 False 0
8 True 1
详情：
第一次使用Series.cumsum：
print (a.cumsum())
0 0
1 1
2 1
3 1
4 2
5 3
6 4
7 4
8 5
Name: boolean, dtype: int32
然后将Trues替换为NaNs 并向前填充缺失值：
print (b.mask(a).ffill())
0 0.0
1 0.0
2 0.0
3 0.0
4 2.0
5 2.0
6 2.0
7 2.0
8 2.0
9 5.0
10 5.0
Name: boolean, dtype: float64
然后减去值b：
print (b-b.mask(a).ffill())
0 0.0
1 0.0
2 1.0
3 2.0
4 0.0
5 0.0
6 1.0
7 2.0
8 3.0
9 0.0
10 1.0
Name: boolean, dtype: float64