在dataframe中，如何使用布尔输出检测两个不同列（行）的交叉？

Question

我仍在学习python，并尝试实时扫描最新股价，在我的工作流程中，我有两个不同的数据帧

（1）数据帧实时运行，以根据最新的开盘价/高/低/收盘价（OHLC）以及LineA和LineB检测某些情况。后几行基于OHLC值。它们以相同的名称显示在6列中。索引就是时间。在本例中，每行表示1分钟，每过一分钟，数据帧中就会出现新行。此处用于基于最新行检查交叉的代码具有以下类型的书写样式：

def check_crossover(df):

    cond1 = any([(candles.lineA[-1] < candles.lineB[-1] and candles.lineA[-2] > candles.lineB[-2]),(candles.lineA[-2] < candles.lineB[-2] and candles.lineA[-3] > candles.lineB[-3])])

    return any([cond1,cond2])

我试图检测LineB是否从上方下降到LineA下方。让我们假设现在是0900，我试图检测这些交叉是否发生在0858到0859之间，或者0859到0900之间

转换为数据帧中的行，我尝试使用上面的代码查找当前行和前两行中的交叉

我试过用python运行，它给了我一个错误的响应，所以我认为它是正确的

可以建议这是否正确，或者是否有更好的方法来写这篇文章？

（2）相同的确切数据帧，但这次我尝试填充表示上述cond1结果的额外列，每行。因此，如果一行在当前行和前两行中未显示任何交叉，则“Cond1”列下的当前行将为“False”

这里的目的是让我检查实时脚本是否正确运行

def cond1(df):
    df.loc[:, ('cond1a')] = df.LineA < df.LineB and df.LineA.shift(1) > df.LineB.shift(1)
    df.loc[:, ('cond1b')] = (df.LineA.shift(1) < df.LineB.shift(1) and df.LineA.shift(2) > df.LineB.shift(2))
    df.loc[:, ('cond1')] = df[['cond1a', 'cond1b']].all(axis=1)

    return df

这给了我一个错误‘序列的真值是模糊的’。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。“我刚刚了解到Python和Pandas使用.any（）和.all（）有自己的方式，但我在这里迷路了

如果我需要两个条件都为真，或者只需要其中一个条件为真，我应该如何写这篇文章？

请告知

Answer 1

问题是and的使用。对于要使用&的类数组对象的布尔比较（请参见此question）。此外，您需要确保使用括号将逻辑&与带有<和>的测试分开。最后，函数cond1就地更新数据帧df，因此不需要在函数末尾使用return

总之：

 def cond1(df):
     df.loc[:, ('cond1a')] = (df.LineA < df.LineB) & (df.LineA.shift(1) > df.LineB.shift(1))
     df.loc[:, ('cond1b')] = (df.LineA.shift(1) < df.LineB.shift(1)) & (df.LineA.shift(2) > df.LineB.shift(2))
     df.loc[:, ('cond1')] = df[['cond1a', 'cond1b']].all(axis=1)

编辑：关于您的第一个问题，首先比较lineA和lineB以获得布尔索引，然后检查该索引何时从True翻转到False可能更容易。这将为您提供迄今为止的所有交叉点：

cond = df.lineA < df.lineB  # checks for all times whether lineB is above lineA
cond != cond.shift(1)  # returns True for all times, where lineB dips below lineA