熊猫：与条件

Question

附加专栏中，我有一个样本时间序列数据（股票）如下：

    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 

我想补充基于以下条件的新列GAP：

• 如果当天开盘价高于前一交易日，则为GAP = up。
• 如果当天开盘价低于前一交易日，则为GAP = down。
• 否则，GAP = unch。 （或者，最多可以更改为+1，下至-1，unch为0）

我可以与如果和循环做到这一点，但这会破坏verctorized操作的熊猫效率。谁能帮忙？

Answer 1

使用嵌套np.where电话：

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'))