Python 尝试在具有多行条件的数据库中进行迭代

事先道歉。我对python非常陌生。 我已经创建了一个带有日期时间戳的索引。我希望根据特定列和下一行中的同一列的条件遍历所有行。基于下面的示例，我想对照绝对值检查“Streak”列，例如3，然后检查下一行，查看Streak列是否变为负值

由于时间戳索引，我正在努力查看下一行。我尝试过

.shift（）

和多次尝试

loc

和

iloc

以及

Timedelta

。后者的问题在于，每行上的时间戳之间没有一致的差异

我的df看起来像

             Security      Difference     Buy/Sell     Streak  Price
Date 
2019-02-25       2330           500.0            1          1  238.0
2019-02-26       2330           400.0            1          2  239.0     
2019-02-27       2330           200.0            1          3  239.5
2019-03-05       2330          -600.0           -1         -1  233.0
2019-03-06       2330           190.0            1          1  234.0

我尝试过但失败的代码是

strikelength=3
对于索引，mergeddf.iterrows（）中的行：
currentrow=mergeddf.index.get_loc（索引）
如果（mergeddf.iloc[currentrow，'Streak']>=streaklength&（mergeddf.iloc[currentrow+1，'Streak']）==-1:
做点什么

编辑-在轮流输出时，我希望获得原始行的“Price”列和固定行数的列的Price Price，然后返回该比率

---

因此，对于固定行移动n=2的原始示例，我想返回一个变量ouput1（239.5）和ouput2（234），并返回output1/output2的比率，如果我正确理解了这个问题，您需要的是

（df.Streak>=3）和（df.Streak.shift（-1）

稍微更改您自己示例中的第一行，以确保满足这两个条件，这将提供以下内容：

In [15]: df
Out[15]:
            Security  Difference  Buy/Sell  Streak  Price
Date
2019-02-25      2330       500.0         1       3  238.0
2019-02-26      2330       400.0         1       2  239.0
2019-02-27      2330       200.0         1       3  239.5
2019-03-05      2330      -600.0        -1      -1  233.0
2019-03-06      2330       190.0         1       1  234.0

In [16]: (df.Streak >= 3) & (df.Streak.shift(-1) < 0)
Out[16]:
Date
2019-02-25    False
2019-02-26    False
2019-02-27     True
2019-03-05    False
2019-03-06    False
Name: Streak, dtype: bool

In [139]: df
Out[139]:
            Security  Difference  Buy/Sell  Streak  Price  Output1   Output2
Date
2019-02-25      2330       500.0         1       3  238.0      NaN       NaN
2019-02-26      2330       400.0         1       2  239.0      NaN       NaN
2019-02-27      2330       200.0         1       3  239.5    239.5  1.023504
2019-03-05      2330      -600.0        -1      -1  233.0      NaN       NaN
2019-03-06      2330       190.0         1       1  234.0      NaN       NaN

或者提供预期的输出。你的意思是
df.loc[df.Streak.eq（3.shift（）.fillna（False），'Streak'].lt（0）
？返回true。谢谢。当我在代码中尝试此解决方案时，我得到的序列真值是不明确的。您是否使用了
和
而不是
&
，或者删除了括号？否-如上所示。我在尝试从@anky_91;响应时得到了相同的错误。我可以使用在
.iterrows
循环中，但一旦进入循环，我就会得到不明确的序列error@NS7274：这里的想法是完全避免循环，同时在所有行上测试条件。
In [139]: df
Out[139]:
            Security  Difference  Buy/Sell  Streak  Price  Output1   Output2
Date
2019-02-25      2330       500.0         1       3  238.0      NaN       NaN
2019-02-26      2330       400.0         1       2  239.0      NaN       NaN
2019-02-27      2330       200.0         1       3  239.5    239.5  1.023504
2019-03-05      2330      -600.0        -1      -1  233.0      NaN       NaN
2019-03-06      2330       190.0         1       1  234.0      NaN       NaN