如何在pandas中使用带移位功能的min/max？

Question

我有时间序列数据 (euro/usd)。我想创建条件为

的新列

（阅读我的代码更容易理解条件。）如果 3 个先前的最高价中的最小值小于或等于当前价格，则它将是 'BUY_SIGNAL'，如果先前的 3 个最低价中的最大值高于或等于当前价格，则它将是 'SELL_SIGNAL'。

这是我的table样子

DATE    OPEN    HIGH    LOW CLOSE
0   1990.09.28  1.25260 1.25430 1.24680 1.24890
1   1990.10.01  1.25170 1.26500 1.25170 1.25480
2   1990.10.02  1.25520 1.26390 1.25240 1.26330
3   1990.10.03  1.26350 1.27000 1.26030 1.26840
4   1990.10.04  1.26810 1.27750 1.26710 1.27590

这是我的代码（我尝试创建 2 个函数但它不起作用）

def target_label(df):
   if df['HIGH']>=[df['HIGH'].shift(1),df['HIGH'].shift(2),df['HIGH'].shift(3)].min(axis=1):
      return 'BUY_SIGNAL'
   if df['LOW']>=[df['LOW'].shift(1),df['LOW'].shift(2),df['LOW'].shift(3)].min(axis=1):
        return 'SELL_SIGNAL'
   else:
        return 'NO_SIGNAL'

def target_label(df):
   if df['HIGH']>=df[['HIGH1','HIGH2','HIGH3'].min(axis=1):
      return 'BUY_SIGNAL'
   if df['LOW']<=df[['LOW1','LOW2','LOW3']].max(axis=1):
        return 'SELL_SIGNAL'
   else:
        return 'NO_SIGNAL'


d_df.apply (lambda df: target_label(df), axis=1)

Answer 1

您可以使用 rolling(3).min() 获取前 3 行中的最小值。这同样适用于 max、mean 等其他函数。类似于以下内容：

df['signal'] = np.where(
    df['HIGH'] >= df.shift(1).rolling(3)['HIGH'].min(), 'BUY_SIGNAL',
    np.where(
        df['LOW'] >= df.shift(1).rolling(3)['LOW'].min(), 'SELL_SIGNAL',
        'NO_SIGNAL'
    )
)

如何在pandas中使用带移位功能的min/max？

How to use min/max with shift function in pandas?

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