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这是一个创建于 1476 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
'''
def fuc_compare(df, i):
try:
if (df.loc[i+1].h > df.loc[i].h
and df.loc[i+1].l > (df.loc[i].l + (df.loc[i].h - df.loc[i].l)/2)):
df.loc['deal',i+1] = 1
return
if (df.loc[i+1].l < df.loc[i].l
and df.loc[i+1].h < (df.loc[i].h - (df.loc[i].h - df.loc[i].l)/2)):
df.loc['deal',i+1] = -1
return
except:
print('^^^^^^^^^error^^^^^^^^^^^^')
return
i=0 while i < len(df_temp): fuc_compare(df_temp, i) i = i+1
'''
第 1 条附言 · 2020-11-02 18:06:20 +08:00
'''
while i < len(df_temp): fuc_compare(df_temp, i) i = i+1 '''
第 2 条附言 · 2020-11-02 18:07:01 +08:00
i=0
while i < len(df_temp):
fuc_compare(df_temp, i)
i = i+1
while i < len(df_temp):
fuc_compare(df_temp, i)
i = i+1
第 3 条附言 · 2020-11-02 18:33:00 +08:00
最优的办法是 shift 值然后增加一列进行向量化运算
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1
yellowtail OP 不知道为啥代码格式总不对，还在上班（ zf 编外摸鱼发帖），先不改了。。
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2
yellowtail OP 其实也就是 pandas 中需要跨行取值的问题，如果用 for i,n in df.iterrows():会快一些但是不知道，程序运行时间主要是花在哪一块... 如果 loc 操作相对于 for 循环不算高时间消耗的话
也许有其他更好的办法.. |
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