回答編集履歴
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前日と前々日の比較も追加
answer
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@@ -47,4 +47,46 @@
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47
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df['signal'] = x
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48
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```
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49
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-
こっちのほうが見た目明らかにすっきりしていますね。
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+
こっちのほうが見た目明らかにすっきりしていますね。
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+
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+
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+
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+
前日と前々日の比較もするのでしたね。
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+
でしたら、このように変えてください。
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+
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+
1行で書く場合
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+
```python
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+
df['signal'] = df['close'].rolling(3, min_periods=1).apply(lambda sr: 1 if sr[1:] and sr[1] > sr[0] and sr[2:] and sr[2] > sr[1] else 0, raw=True).apply(lambda x: 'True' if x else '-')
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+
```
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+
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+
見やすくしてみたもの
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+
```python
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+
def aggregate(sr):
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+
# `lambda sr: 1 if sr[1:] and sr[1] > sr[0] and sr[2:] and sr[2] > sr[1] else 0`に相当する関数
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+
# データがあり、かつ先にあるデータのほうが値が小さい場合1を返し、それ以外なら0を返す。
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+
if sr[1:] and sr[1] > sr[0] and sr[2:] and sr[2] > sr[1]:
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+
return 1
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69
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+
return 0
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+
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+
# 2行ずつデータを処理する。min_periods=1を指定しないと、最初の行が処理されない。
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+
rolling = df['close'].rolling(3, min_periods=1)
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+
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+
# raw=Trueはpandas側の将来的な変更に対処するため。
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+
# なくても今は動くが、警告が出る。
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+
aggregated = df.apply(aggregate, raw=True)
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+
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+
# aggregatedのそれぞれの値を'true'か'-'の文字列値に変えてdf['signal']に格納する。
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+
df['signal'] = aggregated.apply(lambda x: 'true' if x else '-')
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+
```
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+
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+
forでやる方法
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+
```forでやる場合
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+
x = []
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+
for i, f in enumerate(df['close']):
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+
if i == 0 or i == 1:
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+
x.append('-')
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+
continue
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89
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+
x.append('true' if f > df['close'].iloc[i-1] and df['close'].iloc[i-1] > df['close'].iloc[i-2] else '-')
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+
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+
df['signal'] = x
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+
```
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冗長な記述を削除
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@@ -23,7 +23,7 @@
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# なくても今は動くが、警告が出る。
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aggregated = df.apply(aggregate, raw=True)
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-
# aggregatedを'true'か'-'の文字列値に変えてdf['signal']に格納する。
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+
# aggregatedのそれぞれの値を'true'か'-'の文字列値に変えてdf['signal']に格納する。
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27
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df['signal'] = aggregated.apply(lambda x: 'true' if x else '-')
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28
28
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```
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29
29
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@@ -44,7 +44,7 @@
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44
44
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continue
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45
45
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x.append('true' if f > df['close'].iloc[i-1] else '-')
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46
46
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-
df['signal'] =
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+
df['signal'] = x
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```
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こっちのほうが見た目明らかにすっきりしていますね。
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2
詳しい解説を追加
answer
CHANGED
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@@ -1,7 +1,50 @@
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1
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すこし冗長ですが、こういうやり方もあります。
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+
```python
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+
df['signal'] = df['close'].rolling(2, min_periods=1).apply(lambda sr: 1 if sr[1:] and sr[1] > sr[0] else 0, raw=True).apply(lambda x: 'True' if x else '-')
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3
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```
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+
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+
DataFrame.rollingやSeries.rollingは、複数の行または列にわたって集計するための関数です。
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+
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+
これを少し見やすくして解説します。
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+
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+
```python
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+
def aggregate(sr):
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+
# `lambda sr: 1 if sr[1:] and sr[1] > sr[0] else 0`に相当する関数
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+
# データがあり、かつ先にあるデータのほうが値が小さい場合1を返し、それ以外なら0を返す。
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+
if sr[1:] and sr[1] > sr[0]:
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+
return 1
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+
return 0
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+
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+
# 2行ずつデータを処理する。min_periods=1を指定しないと、最初の行が処理されない。
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+
rolling = df['close'].rolling(2, min_periods=1)
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+
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22
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+
# raw=Trueはpandas側の将来的な変更に対処するため。
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23
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+
# なくても今は動くが、警告が出る。
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24
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+
aggregated = df.apply(aggregate, raw=True)
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25
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+
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26
|
+
# aggregatedを'true'か'-'の文字列値に変えてdf['signal']に格納する。
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-
df['signal'] =
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+
df['signal'] = aggregated.apply(lambda x: 'true' if x else '-')
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```
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+
見やすくして簡単にコメントをつけてみました。
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+
複数行の処理には`rolling`メソッドを使います。
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+
今回の場合、`'close'`行のみ集計に使うので、`df['close']`でこの行のみに処理を行っています。
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+
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-
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+
また、処理を2段階に分けているのは、`rolling.apply`に数値以外を返す関数は渡すことができないからです。
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+
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+
ここまでやるのであれば、おそらくfor文でやったほうがいいような気がします。
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+
一応その場合も書いておきます。
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+
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```forでやる場合
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+
x = []
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+
for i, f in enumerate(df['close']):
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+
if i == 0:
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+
x.append('-')
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+
continue
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+
x.append('true' if f > df['close'].iloc[i-1] else '-')
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+
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+
df['signal'] = pd.Series(x)
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```
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こっちのほうが見た目明らかにすっきりしていますね。
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編集途中で送信してしまったため
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CHANGED
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@@ -1,8 +1,7 @@
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+
すこし冗長ですが、こういうやり方もあります。
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```
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def signal(df):
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-
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+
df['signal'] = df.rolling(2, min_periods=1).apply(lambda sr: 1 if sr[1:] and sr[1] > sr[0] else 0, raw=True).apply(lambda x: 'True' if x['close'] else '-', axis=1)
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return 'true'
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-
else:
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return '-'
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-
df['signal'] = df.apply(signal, axis=1)
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-
```
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5
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+
```
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6
|
+
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7
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+
DataFrame.rollingは、複数の行または列にわたって集計するための関数です。
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