Python 基于单独列中下方单元格（行）的结果显示列结果

我认为这应该相对容易，但我是个笨蛋

需要在新的pandas列（称为B列）中返回结果，该列基于a列中下一行的结果

请打印下面的代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['BUY', 'BUY', 'HODL', 'SELL', 'HODL', 'HODL', 'BUY', 'SELL', 'SELL', 'BUY', 'BUY', 'HODL', 'SELL', 'SELL', 'SELL', 'HODL', 'SELL', 'SELL','BUY']})
print(df)

我需要一个新的列（B列）来返回基于以下内容的结果

从数据帧的底部开始。列A中的最后一个单元格（即A18='BUY'）始终可以为列B中的最后一个单元格返回相同的结果

A列（即A17）上的下一行是“卖出”。我认为这是一个变化，因此B17单元现在也应该是一个“卖出”单元

A列（即A16）上的下一行再次是“卖出”。由于这与A17没有变化，因此B16单元现在应为“NA”

A列（即A15）上的下一行是“HODL”。所有“HODL”单元格应始终反映为B列中的“HODL”单元格

但是，如果单元格A15再次为“卖出”，则在B列中应用另一个“NA”

“卖出”单元格的原则同样适用于“买入”单元格

提供以下df只是为了提供预期结果的可视化：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['BUY', 'BUY', 'HODL', 'SELL', 'HODL', 'HODL', 'BUY', 'SELL', 'SELL', 'BUY', 'BUY', 'HODL', 'SELL', 'SELL', 'SELL', 'HODL', 'SELL', 'SELL','BUY'], 'B': ['NA', 'BUY', 'HODL', 'SELL', 'HODL', 'HODL', 'BUY', 'NA', 'SELL', 'NA', 'BUY', 'HODL', 'NA', 'NA', 'SELL', 'HODL', 'NA', 'SELL','BUY']})

print(df)

numpy.select&Series.shift

我们可以使用它来定义多个条件，并根据这些条件为新列B赋值

在我们的条件中，我们使用我们使用的，以便我们可以检查下一个值是

SELL

还是

BUY

与例如使用

=='SELL'

相同

注意我反转了您的数据帧，因为您希望自下而上应用逻辑，所以我使用

df[：-1]

来实现这一点。这与Python中反转列表的方法相同

# Reverse dataframe
df = df[::-1]

conditions = [
    df['A'].eq('HODL'),
    df['A'].eq('SELL') & df['A'].shift().eq('SELL'),
    df['A'].eq('BUY') & df['A'].shift().eq('BUY')
]

choices = ['HODL', 'NA', 'NA']

df['B'] = np.select(conditions, choices, default=df['A'])

# Reverse dataframe back to original state
df = df[::-1]

输出

print(df)
       A     B
0    BUY    NA
1    BUY   BUY
2   HODL  HODL
3   SELL  SELL
4   HODL  HODL
5   HODL  HODL
6    BUY   BUY
7   SELL    NA
8   SELL  SELL
9    BUY    NA
10   BUY   BUY
11  HODL  HODL
12  SELL    NA
13  SELL    NA
14  SELL  SELL
15  HODL  HODL
16  SELL    NA
17  SELL  SELL
18   BUY   BUY