Python 创建一个"；“定向”；pct_变化函数

我想创建一个pct_变化函数，这样前一行中的负数，后一行中的较大负数将导致pct_变化为负数（而不是正数）

我创建了以下函数： ```

ef pct\u变化方向（x）：
如果x.shift（）大于0.0：
返回x.pct_change（）#如果之前的数字大于0，则正常计算
elif x.shift（）<0.0和x>x.shift:
返回abs（x.pct_change（））#为正值
elif x.shift（）正如@Wen所说的多个where，不太可能
np.选择

mask1 = df[col].shift() > 0.0
mask2 = ((df[col].shift() < 0.0) & (df[col] > df[col].shift())
mask3 = ((df[col].shift() < 0.0) & (df[col] < df[col].shift())

np.select([mask1, mask2, mask3],
          [df[col].pct_change(), abs(df[col].pct_change()),
           -df[col].pct_change()],
           0)

mask1=df[col].shift（）>0.0
mask2=（（df[col].shift（）<0.0）和（df[col]>df[col].shift（））
mask3=（（df[col].shift（）<0.0）和（df[col]

关于select和where的详细信息，正如@Wen所说的多个where，不太可能
np。select

mask1 = df[col].shift() > 0.0
mask2 = ((df[col].shift() < 0.0) & (df[col] > df[col].shift())
mask3 = ((df[col].shift() < 0.0) & (df[col] < df[col].shift())

np.select([mask1, mask2, mask3],
          [df[col].pct_change(), abs(df[col].pct_change()),
           -df[col].pct_change()],
           0)

mask1=df[col].shift（）>0.0
mask2=（（df[col].shift（）<0.0）和（df[col]>df[col].shift（））
mask3=（（df[col].shift（）<0.0）和（df[col]

关于选择和在哪里可以看到的许多细节可以通过使用多个np来解决。在哪里…如何准确地@Wen？这可以通过使用多个np来解决。在哪里…如何准确地@Wen？