Python pandas中行与列之间的复杂操作

我一直在尝试构造一个函数来计算Heiken Ashi蜡烛，从而以不同的方式形象化市场价格。为此，我使用python的pandas库。在不同position的列和行之间存在一些必须执行的操作（例如，使用前一个单元格添加值并更新实际值），因此我已设法使用循环来执行这些操作，但我认为这一定是一种最容易扩展的方法。有人能告诉我是否真的有可能从我的代码中消除循环吗

def heikenashi(df):

    df['HA_Close'] = df[['Open','High','Close','Low']].mean(axis=1)
    ha_o = (df['Open'] + df['Close']) / 2  #Creating a Variable
    df['HA_Open'] = 0.0
    df['HA_High'] = 0.0
    df['HA_Low'] = 0.0

    df.ix[1, 'HA_Open'] = (df['Open'][0] + df['Close'][0]) / 2

    i = 2
    while i < len(df.index):
        df.ix[i, 'HA_Open'] = (df.ix[i-1, 'HA_Open'] + df.ix[i-1, 'Close']) / 2
        df.ix[i, 'HA_High'] = df.ix[i-1, ['High', 'HA_Open', 'HA_Close']].max()
        df.ix[i, 'HA_Low'] = df.ix[i-1, ['Low', 'HA_Open', 'HA_Close']].min()
        i += 1

    return df

def-heikenashi（df）：
df['HA_Close']=df[['Open'、'High'、'Close'、'Low']]。平均值（轴=1）
hau o=（df['Open']+df['Close']）/2#创建一个变量
df['HA_Open']=0.0
df['HA_High']=0.0
df['HA_Low']=0.0
df.ix[1，'HA_Open']=（df['Open'][0]+df['Close'][0]）/2
i=2
而i

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非常感谢你的帮助

你不能这样移位：

df['HA_Open']=（df['HA_Open'].shift（）-df['HA_Close'].shift（））/2

你可以使用

applymap

函数来实现这一点。请参阅文档：@WoodyPride不是单移位，我认为更多的是与rolling（）有关，因为值取决于之前计算的行。您不能这样移位：

df['HA_Open']=（df['HA_Open'].shift（）-df['HA_Close'].shift（））/2

您可以使用

applymap

函数来实现这一点。请参阅文档：@WoodyPride不是单移位，我认为更多的是与rolling（）有关，因为值取决于之前计算的行。