Блог

Полный код:

 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
 

Как проверить, сколько истинных значений существует последовательно, если существует несколько истинных значений, добавьте 1 к счетчику трендов и добавьте его в виде столбца. Для ложных значений счетчик должен быть установлен как 0

Следовательно, конечный ожидаемый фрейм данных будет выглядеть так, как показано:

    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
 

Для использования тренда:

 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
 

Подробные сведения:

Первое использование 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
 

Затем замените True s на NaN s и перенаправьте заполнение пропущенных значений:

 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
 

Затем вычтите значения 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