Python 熊猫：在列后面附加条件

我有一个样本时间序列数据（股票），如下所示：

                 Date  PX_OPEN  PX_LAST
Date                                   
2011-01-03 2011-01-03    31.18    31.26
2011-01-04 2011-01-04    31.42    31.02
2011-01-05 2011-01-05    31.10    30.54
2011-01-06 2011-01-06    30.66    30.54
2011-01-07 2011-01-07    31.50    30.66
2011-01-10 2011-01-10    30.82    30.94

我想根据以下条件添加一个新列

GAP

：

• 如果当前开放日高于前一天，则

  GAP=up

• 如果当前开放日低于前一天的最后一天，则

  GAP=down

• 否则，

  GAP=unch

  。（或者，向上可以更改为+1，向下可以更改为-1，取消选中可以更改为0。）

---

我可以用if和for循环来实现这一点，但这会降低Pandas中verctorized操作的效率。有人能帮忙吗

使用嵌套的

np。其中

调用：

import numpy as np
df['GAP'] = np.where(df['PX_OPEN'] > df['PX_LAST'].shift(), 'up',
            np.where(df['PX_OPEN'] < df['PX_LAST'].shift(), 'down', 'unch'))

将numpy导入为np
df['GAP']=np.where（df['PX_OPEN']>df['PX_LAST'].shift（），'up'，
np.where（df['PX_OPEN']

使用嵌套的

np。其中

调用：

import numpy as np
df['GAP'] = np.where(df['PX_OPEN'] > df['PX_LAST'].shift(), 'up',
            np.where(df['PX_OPEN'] < df['PX_LAST'].shift(), 'down', 'unch'))

将numpy导入为np
df['GAP']=np.where（df['PX_OPEN']>df['PX_LAST'].shift（），'up'，
np.where（df['PX_OPEN']