DataFrame の行を跨ぐ条件設定の方法について

Question

python 初心者です。
pythonで株価分析をしたいと考えております。

CSVで日時、株価（安値）を取り込み、下記の2条件を満たす日時を特定したいと考えております。
（条件１）「前日の株価＞当日の株価」
（条件２）「当日の株価＜翌日の株価」

下記の例ですと　2月2日、2月4日の抽出をしたいと考えております。

書籍で調べたのですがどのようにすればよいかわからずご質問させてもらいました。
よろしくお願いいたします。

           ```ここに言語を入力
        low

date
2021-01-29 2,771.00
2021-02-01 2,775.00
2021-02-02 2,757.00
2021-02-03 2,794.00
2021-02-04 2,786.00
2021-02-05 2,791.00
2021-02-08 2,810.00
2021-02-09 2,823.00
2021-02-10 2,819.00
2021-02-12 2,806.00

`

Answer 1

shiftを使うと前行および次行の値が取れるので、それらの値をqueryで比較すればよいです。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """date,low
2021-01-29,2771.00
2021-02-01,2775.00
2021-02-02,2757.00
2021-02-03,2794.00
2021-02-04,2786.00
2021-02-05,2791.00
2021-02-08,2810.00
2021-02-09,2823.00
2021-02-10,2819.00
2021-02-12,2806.00"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), parse_dates=['date'], index_col=0)
df['prev'] = df.shift(1)['low']
df['next'] = df.shift(-1)['low']

df2 = df.query('prev > low and low < next')
print(df2)
#               low    prev    next
#date
#2021-02-02  2757.0  2775.0  2794.0
#2021-02-04  2786.0  2794.0  2791.0

Comments

[kumatakun]

大変ありがとうございます。shiftを使用したコードをかけないかと試行錯誤していましたが、queryと組み合わせればよいことがわからなかったです。
大変助かりました。またよろしくお願いいたします。

Answer 2

diffとapplyで解いてました。

import pandas as pd
import io

indata = '''date low
2021-01-29  2771.00
2021-02-01  2775.00
2021-02-02  2757.00
2021-02-03  2794.00
2021-02-04  2786.00
2021-02-05  2791.00
2021-02-08  2810.00
2021-02-09  2823.00
2021-02-10  2819.00
2021-02-12  2806.00'''

with io.StringIO(indata) as f:
    df = pd.read_csv(f, sep=' +', engine='python', parse_dates=[0], index_col=0)

df2 = df.diff()
df2['PM'] = df2.apply(lambda x: int(x['low']>0)-int(x['low']<0), axis=1)
df3 = df2.diff(-1)
df4 = df[df3['PM']==-2]
print(df4)

実行結果

>>> print(df4)
               low
date
2021-02-02  2757.0
2021-02-04  2786.0

Comments

[kumatakun]

大変ありがとうございます。diff でこんなに綺麗なコードができることに感動しました。
大変助かりました。また、よろしくお願いいたします。

Answer 3

いろいろ手段はあると思いますが、手っ取り早くscipyの極小値取得関数を利用しました。

import io 
import pandas as pd
from scipy import signal
data = """date  low
2021-01-29  2,771.00
2021-02-01  2,775.00
2021-02-02  2,757.00
2021-02-03  2,794.00
2021-02-04  2,786.00
2021-02-05  2,791.00
2021-02-08  2,810.00
2021-02-09  2,823.00
2021-02-10  2,819.00
2021-02-12  2,806.00
"""
df = pd.read_table(io.StringIO(data), delimiter="\s+")
# ここまでテストデータの作成、ここから本処理

# 極小値のインデックスを取得
min_idx = signal.argrelmin(df["low"].to_numpy())
print(min_idx)
# (array([2, 4], dtype=int64),)

for idx in min_idx[0]:
    print(df.loc[idx])
# date    2021-02-02
# low       2,757.00
# Name: 2, dtype: object
# date    2021-02-04
# low       2,786.00
# Name: 4, dtype: object

Comments

[kumatakun]

大変ありがとうございます。scipy の極小値を理解していなかったため大変助かりました。
また、よろしくお願いいたします。ありがとうございました。