python データフレームの一行上の値を使って条件分岐がしたい

前提・実現したいこと

if文の中でデータフレームの一行上の値を使って計算がしたいです。

一行前がema_10 > ema_20 > ema_40 > ema_80 > ema_320もしくはその逆ならdropna_df['perfect_order']=1
(dropna_dfとemaの行数は一緒。dropna_dfに'perfect_order'という行はまだ存在していない）
elseも似たような処理をする

データフレームの一行上の値をif条件分岐で使いたい。
回答もしくは修正依頼をお待ちしております。よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

該当のソースコード

一応自分が試してみたソースコードを載せるが見当違いのことをしてると思う。

ema.head()
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
	                   ema_10	    ema_20	    ema_40	    ema_80	    ema_320
time					
2001-01-02 23:03:00	114.430000	114.430000	114.430000	114.430000	114.430000
2001-01-02 23:48:00	114.413500	114.414250	114.414625	114.414813	114.414953
2001-01-03 00:03:00	114.408073	114.409017	114.409504	114.409751	114.409938
2001-01-03 00:18:00	114.412002	114.412188	114.412328	114.412410	114.412477
2001-01-03 00:33:00	114.420040	114.418915	114.418429	114.418207	114.418050

ema_count = 0

if ema['ema_10'].shift(1) > ema['ema_20'].shift(1) > ema['ema_40'].shift(1) > ema['ema_80'].shift(1) > ema['ema_320'].shift(1) \
or ema['ema_10'].shift(1) < ema['ema_20'].shift(1) < ema['ema_40'].shift(1) < ema['ema_80'].shift(1) < ema['ema_320'].shift(1):
    dropna_df['perfect_order'] = 1
else:
    if ema['ema_10'] > ema['ema_20'] > ema['ema_40'] > ema['ema_80'] > ema['ema_320'] \
    or ema['ema_10'] < ema['ema_20'] < ema['ema_40'] < ema['ema_80'] < ema['ema_320']:
        ema_count += 1
        dropna_df['perfect_order'] = 1
    else:
        dropna_df['perfect_order'] = 0

試したこと

そもそもshift()で解決できるのだろうかと思っている。
iterrows()で一行ずつ取り出して処理していったら良いのかなと思い下記のコードでどういう値が取り出せるかを見てみるとタプルが返ってきた。

for row in ema.iterrows():
    print(row)
    break

[Timestamp('2001-01-02 23:03:00'), ema_10     114.43
ema_20     114.43
ema_40     114.43
ema_80     114.43
ema_320    114.43
Name: 2001-01-02 23:03:00, dtype: float64]

print(row[0])だと
2001-01-02 23:03:00

print(row[1])だと
ema_10     114.43
ema_20     114.43
ema_40     114.43
ema_80     114.43
ema_320    114.43
Name: 2001-01-02 23:03:00, dtype: float64

print(row[2])だと
IndexError: tuple index out of range

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

まず、すべてのデータをshift()するよりも、行ごとの結果を求めてその結果をshift()したほうが簡単かと思います。

でデータの判定ですが、

行の値の並びが単調増加is_monotonic_increasingである　または　単調減少is_monotonic_decreasingである
なおかつ　同じ値が存在しない(nunique() == 5)

という条件ではどうでしょうか

コードとしては以下のようになります。

Python
1import pandas as pd
2import io
3
4data="""
5time,ema_10,ema_20,ema_40,ema_80,ema_320
62001-01-02 23:03:00,114.430000,114.430000,114.430000,114.430000,114.430000
72001-01-02 23:48:00,114.413500,114.414250,114.414625,114.414813,114.414953
82001-01-03 00:03:00,114.408073,114.409017,114.409504,114.409751,114.409938
92001-01-03 00:18:00,114.412002,114.412188,114.412328,114.412410,114.412477
102001-01-03 00:33:00,114.420040,114.418915,114.418429,114.418207,114.418050
11"""
12
13df = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['time'], index_col='time')
14
15df['perfect_order'] = ((df.apply(lambda s: s.is_monotonic_increasing, axis=1) | df.apply(lambda s: s.is_monotonic_decreasing, axis=1)) & (df.nunique(axis=1) == 5)).astype('uint8').shift(1)
16print(df)
17#                         ema_10      ema_20      ema_40      ema_80     ema_320  perfect_order 
18#time
19#2001-01-02 23:03:00  114.430000  114.430000  114.430000  114.430000  114.430000            NaN
20#2001-01-02 23:48:00  114.413500  114.414250  114.414625  114.414813  114.414953            0.0
21#2001-01-03 00:03:00  114.408073  114.409017  114.409504  114.409751  114.409938            1.0
22#2001-01-03 00:18:00  114.412002  114.412188  114.412328  114.412410  114.412477            1.0
23#2001-01-03 00:33:00  114.420040  114.418915  114.418429  114.418207  114.418050            1.0