df.apply 在熊猫数据框中返回 NaN

Question

我正在尝试通过这样做，根据某些因素，用 1、0 或 -1 填充数据框中的一列：

def set_order_signal(row):
    
    if (row.MACD > row.SIGNAL) and (df.iloc[i-1].MACD < df.iloc[i-1].SIGNAL):
        if (row.MACD < 0 and row.SIGNAL < 0) and (row.close > row['200EMA']): 
            return 1
            
    elif (row.MACD < row.SIGNAL) and (df.iloc[i-1].MACD > df.iloc[i-1].SIGNAL):
        if (row.MACD > 0 and row.SIGNAL > 0) and (row.close < row['200EMA']):
            return -1
    else:
        return 0

有时它有效，但在其他行中它返回“NaN”。我找不到原因或解决方案。

我使用的数据框如下所示：

time    open    high    low close   tick_volume spread  real_volume EMA_LONG    EMA_SHORT   MACD    SIGNAL  HIST    200EMA  OrderSignal
0   2018-01-09 05:00:00 1.19726 1.19751 1.19675 1.19717 1773    1   0   1.197605    1.197152    -0.000453   -0.000453   0.000000e+00    1.197170    0.0
1   2018-01-09 06:00:00 1.19717 1.19724 1.19659 1.19681 1477    1   0   1.197538    1.197099    -0.000439   -0.000445   6.258599e-06    1.196989    0.0
2   2018-01-09 07:00:00 1.19681 1.19718 1.19642 1.19651 1622    1   0   1.197452    1.197008    -0.000444   -0.000445   5.327180e-07    1.196828    0.0
3   2018-01-09 08:00:00 1.19650 1.19650 1.19518 1.19560 3543    1   0   1.197298    1.196789    -0.000509   -0.000466   -4.237181e-05   1.196516    NaN

我正在尝试将其应用于 df：

df['OrderSignal'] = df.apply(set_order_signal, axis=1)

是格式问题吗？

已经谢谢你了！

Answer 1

如果要查找发送给函数的行的索引，则需要使用 row.name，而不是 i。

试试这个，看看你会得到什么结果。无法判断逻辑是否在所有情况下都正确，但四行每次都返回0

def set_order_signal(row):
    if (row.MACD > row.SIGNAL) and (df.iloc[row.name-1].MACD < df.iloc[row.name-1].SIGNAL):
        if (row.MACD < 0 and row.SIGNAL < 0) and (row.close > row['200EMA']): 
            return 1
            
    elif (row.MACD < row.SIGNAL) and (df.iloc[row.name-1].MACD > df.iloc[row.name-1].SIGNAL):
        if (row.MACD > 0 and row.SIGNAL > 0) and (row.close < row['200EMA']):
            return -1
    else:
        return 0