pandas df列中的交替条件滚动计数

Question

在拉里·康纳斯（Larry Connors）的一本技术交易账簿中，我发现了一个简单的指标，即对于金融资产时间序列而言，它衡量的是同一方向的连续收盘次数。每个交易日的得分为-1、0或+1，具体取决于收盘价是否低于、等于或高于上一个收盘价。在

序列每天递增，收盘点在同一方向，当方向改变时，它重置为-1、0或1。在

到目前为止，我得到的是：

df['sign'] = np.sign(np.log(df['close']/df['close'].shift(1)).map(str)
df['streak'] = df.groupby((df['sign'] != df['sign'].shift(1)).cumsum()).cumcount()+1

这捕捉了连续，但不指示方向，因为我使用资产的回报

(np.log(df['close']/df['close'].shift(1))

我没有捕获0的条件when close today=close昨天。 如何修改代码以捕捉效果；如果可能，不使用“sign”列？在

Answer 1

你已经99%的成功了：

df['sign'] = np.sign(np.log(df['close']/df['close'].shift(1))).map(str)
df['streak'] = df.groupby((df['sign'] !=df['sign'].shift(1)).cumsum()).cumcount()+1
df['final_streak'] = df['sign'].astype(float)*df['streak']

应该给你你想要的（不知道如何在不使用符号列的情况下实现，考虑到你已经完成的工作，这个解决方案似乎最简单）。在