列的信号条件[重复]答案

【问题标题】：Signal conditional for column [duplicate]列的信号条件[重复]
【发布时间】：2018-11-30 20:20:11
【问题描述】：

从 yahoo Finance 下载 ohlcv for nvidia 阅读，我正在为信号购买/不购买创建一列，当我尝试定义哪些通过了 avg>volume 测试时，所有结果要么全部“购买”，要么不购买。

df=pd.read_csv('NVDA.csv',dtype={'label':str})
df['Price%delta']=((df['Close']/df['Open'])*100)                       

df['Avg_volume']=df['Volume'].rolling(7).mean()

df['Signal']=0

for index, row in df.iterrows():
    if row['Volume'] > row['Avg_volume']:
    df['Signal']='Buy'
    else:
        df['Signal']='Dont Buy'

【问题讨论】：

你有什么问题？
使用类似df['Signal']=np.where(row['Volume'] > row['Avg_volume'],'Buy','Dont Buy')的东西。当它可以以向量化的方式完成时，避免使用 for 循环
@IanQuah 请注意，在每次迭代中 OP 只是设置整个系列而不是每一行。因此，根据他的最后一次迭代，他得到了所有重复的值，这些值要么是 Buy，要么是 Dont Buy
谢谢你的建议

标签： python pandas quantitative-finance

【解决方案1】：

你根本不需要 for 循环：

mask = df["Volume"] > df["Avg_volume"] 

df.loc[mask, "Signal"] = "Buy"
df.loc[~mask, "Signal"] = 'Don't buy'

【讨论】：

【解决方案2】：

您没有指定任何索引来分配'Buy' 或'Don't buy'。请改用loc：

for index, row in df.iterrows(): 
    if row['Volume'] > row['Avg_volume']:
        df.loc[index, 'Signal']='Buy'
    else:
        df.loc[index, 'Signal']='Dont Buy'

【讨论】：

终于成功了，谢谢尼克松
很高兴知道。请让我知道我通过将答案设置为正确的方式为您解决了这个问题。
仅供参考 - 此解决方案将比我为更大数据帧发布的矢量化解决方案慢得多。
我知道我知道@rahlf23 它可以被矢量化，但是，鉴于用户不知道如何正确索引数据，我发现更适合在更正实际代码方面提供一些帮助
并不是说您的答案不正确@nixon，它肯定会为 OP 产生所需的输出。只是指出一些事情:)

【解决方案3】：

使用np.where()的矢量化解决方案：

df['Signal'] = np.where(df['Volume'] > df['Avg_volume'], 'Buy', 'Dont Buy')

【讨论】：