Pandas自己条件付き列

Question

私は、他の列と共に前の値に条件付きである列をパンダに作成しようとしています。

import pandas as pd 
import numpy as np 
a = np.random.standard_normal(100) 
A = pd.DataFrame(a) 
A['Out'] = 0 
A['Out2'] = 0 
for t in range(1,A.shape[0]): 
    if (A[0][t] > 1) & (A['Out'][t-1]==0): 
     A['Out'][t] = 1 
    elif (A[0][t] < -1) & (A['Out'][t-1]==0): 
     A['Out'][t] = -1 
    elif ((A[0][t] > 0) & (A['Out'][t-1]==-1)) | ((A[0][t] < 0) & (A['Out'][t-1]==1)): 
     A['Out'][t] = 0 
    else: 
     A['Out'][t] = A['Out'][t-1] 
A['Out2'] = np.where((A.index== 0),0 
     ,np.where((A[0] > 1) & (A['Out2'].shift()==0), 1 
     ,np.where((A[0] < -1) & (A['Out2'].shift()==0), -1 
     ,np.where(((A[0] > 0) & (A['Out2'].shift()==-1)) | ((A[0] < 0) & (A['Out2'].shift()==1)), 0 
     ,A['Out2'].shift())))) 

カラムA [「OUT2は」]ベクトル形式で[「アウト」]をコピーしようとするが、前の値を読み取りません。列A ['Out']はループをコンパイルするのに時間がかかりすぎます。誰かがこの列を作成するためのベクトル化されたより速いアプローチで私を助けることができますか？

Answer 1

関数を作成してからapplyを使用できます。以前のデータにアクセスするには、変数を使用してその値を格納します。次のコードが役立つことを願っています。

import pandas as pd 
import numpy as np 
a = np.random.standard_normal(100) 
A = pd.DataFrame(a) 
state = 0 
def get_val(A,prev_state): 
    global state 
    if (A > 1) & (prev_state==0): 
     state = 1 
    elif (A < -1) & (prev_state==0): 
     state = -1 
    elif ((A > 0) & (prev_state==-1)) | ((A < 0) & (prev_state==1)): 
     state = 0  
    return state 

A['Out'] = A[0].apply(lambda x: get_val(x,state)) 

出力：

 
      0 Out 
0 1.366864 1  
1 0.887763 1  
2 -0.663636 0  
3 -1.824950 -1  
4 0.459663 0  
5 -1.325129 -1  
6 1.587188 0  
7 -0.148159 0  
8 0.578862 0  
9 0.758460 0  

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