Python 如何使用列表的串行嵌套条件返回值？

我试图在布尔列表中实现一个算法。它看起来像：

price_list = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1]

假设它捕获股票的每日价格变化，例如

0

表示下跌，

1

表示价格上涨

考虑一个为期4天的区块。从第一天开始，如果价格下降（值

0

），则在第二天返回

-1

并出价

1

。如果价格上涨（值

1

），则在第二天返回

1

并出价

2

在第二天，如果价格下降，在第三天返回

-2

并出价

1

。如果增加，则在第三天返回

2

并出价

3

在第三天，如果价格下降，在第四天返回

-3

并出价

1

。如果增加，则在第四天返回

3

并出价

4

第四天，如果价格下跌，返回

-4

。如果增加，则返回

4

。无论哪种方式，第二天出价

1

。我们可以说，它完成了一个招标周期。这里的问题是，只有在价格上涨3天的情况下，才能完成或聚合，因此，无论第4天的结果如何，我们都会回到投标

1

。否则，第二天的投标将取决于前一天

将此规则应用于上述列表，返回列表将为：

price_list =  [ 0, 1, 1,  0, 1,  0, 1, 1, 1, 1,  0,  0,  0, 1, 1,  0,  0, 1]

return_list = [-1, 1, 3, -2, 1, -3, 1, 3, 2, 4, -1, -1, -1, 1, 3, -2, -1, 1]

编辑：得到一些关于我的代码的评论，也许是为了展示一些尝试。但它仍然没有完成（事实上，我认为我在这方面没有任何进展）

df_temp=pd.DataFrame（{'price'：np.random.randint（0,2,1000）}）
df_temp['block']=df_temp['price'].groupby（df_temp['price'].diff（）.ne（0.cumsum（））.transform（'count'））
df_temp['block_shift']=df_temp['block'].移位（1）
df_temp['mask']=df_temp['block']==df_temp['block_shift']
df_temp['cs']=df_temp['mask'].cumsum（）-df_temp['mask'].cumsum（）.where（~df_temp['mask']）.ffill（）.fillna（0）+1
df_temp['block_2']=df_temp['block']
df_temp.loc[（df_temp['block']>4）和（df_temp['cs']4）和（df_temp['cs']%4！=0），'block_2']=df_temp['cs']%4
df_temp.loc[（df_temp['cs']>4）和（df_temp['cs']%4==0），'block_2']=4
试着在这里发布您的示例代码。您尝试实现算法的那一部分？@ HyryIk我的尝试是一堆IF条件，但它不起作用，我陷入中间，所以我不张贴它。需要吗？
df_temp = pd.DataFrame({'price' : np.random.randint(0, 2, 1000) })
df_temp['block'] = df_temp['price'].groupby(df_temp['price'].diff().ne(0).cumsum()).transform('count')
df_temp['block_shift'] = df_temp['block'].shift(1)
df_temp['mask'] = df_temp['block'] == df_temp['block_shift']
df_temp['cs'] = df_temp['mask'].cumsum() - df_temp['mask'].cumsum().where(~df_temp['mask']).ffill().fillna(0) + 1
df_temp['block_2'] = df_temp['block']
df_temp.loc[(df_temp['block'] > 4) & (df_temp['cs'] <= 4) , 'block_2'] = 4
df_temp.loc[(df_temp['cs'] > 4) & (df_temp['cs'] % 4 != 0) , 'block_2'] = df_temp['cs'] % 4
df_temp.loc[(df_temp['cs'] > 4) & (df_temp['cs'] % 4 == 0) , 'block_2'] = 4