根据条件和前一行值从其他列填充 Pandas Dataframe 列

Question

我正在尝试使用 python 数据帧来实现以下Pinescript语句。

Hlv = float(na)
Hlv := close > sma_high ? 1 : close < sma_low ? -1 : Hlv[1]

第 1 行 - Hlv - 基本上是一个浮点变量名

第 2 行 - 为变量分配新值，三元运算符 (if-elseif-else)。 赋值Hlv[1]表示先前的值（ Hlv的值，后退 1 步（行））

现在在 Dataframe 中实现它，具有以下列和数据->

Current ->

Close SMA_High SMA_Low 
 10      12      5
 12      14      6
 13      17      7

现在，我想添加另一个名为 HLV 的列，用于存储每一行的 Hlv 值，基于我们将在 pinescript line2 中计算的条件。

Expected ->

Close SMA_High SMA_Low  Hlv
 10      9       5       1     // close > sma_high = 1
 5       14      6       -1    // close < sma_low = -1
 13      17      7       -1    // here no conditions are met , so previous value of Hlv is taken i.e -1

我无法弄清楚如何使用来自其他列的值生成这个新列，甚至无法弄清楚如何获取该列的先前值。

我浏览了这个答案，可以看到我们可以在如下条件下添加值 -

df['Hlv'] = pd.NA
df.loc[df.Close>df.SMA_High,'Hlv'] = 1
df.loc[df.Close<df.SMA_Low,'Hlv'] = -1

但仍然不确定如果不满足条件/默认情况下如何填充先前的值。 提前致谢。

Answer 1

import numpy as np
df['Hlv'] = np.NaN
df.loc[df.Close>df.SMA_High,'Hlv'] = 1
df.loc[df.Close<df.SMA_Low,'Hlv'] = -1
df.fillna(method='ffill',inplace=True)

Answer 2

更容易预先设置默认值，例如：

df['Hlv'] = 0  # This is your default value
df.loc[df.Close > df.SMA_High, 'Hlv'] = 1
df.loc[df.Close < df.SMA_Low, 'Hlv'] = -1

如果您仍想ffill上一行，请参考您的默认值：

df.Hlv.replace(0, method='ffill')  # 0 being your default value