当dataframe的'low_winner'字段小于0.5%时，‘buy_signal’的值为1，否则为0，同时，新增‘buy_price’字段，该字段值为同一行‘收盘价’的值

好的，您可以使用以下代码来实现您的要求：

import pandas as pd

# 假设您已经有一个名为df的DataFrame，其中包含'low_winner'和'收盘价'列

df['buy_signal'] = df['low_winner'].apply(lambda x: 1 if x < 0.005 else 0)
df['buy_price'] = df['收盘价']

print(df)

这会在现有的DataFrame中添加'buy_signal'和'buy_price'两列，并根据'low_winner'的值设置相应的值。如果'low_winner'小于0.5%，'buy_signal'的值将为1，否则为0。'buy_price'的值将与相应行的'收盘价'保持一致。

请确保将代码中的'low_winner'、'收盘价'和DataFrame的名称替换为您实际使用的列名和DataFrame名称。

相关问题

df_stock为dataframe 当high_winner大于95%时，且buy_signal的值为0时，则sell_signal的值为-1，否则为0

感谢您的补充说明。根据您的描述，我已经更新了代码以符合您的要求。以下是更新后的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
df_stock = pd.read_csv("your_data.csv", parse_dates=["date"])
df_stock.set_index("date", inplace=True)

# 新增字段 bought 和 sold，初始值为 0
df_stock["bought"] = 0
df_stock["sold"] = 0

# 遍历数据集
for index, row in df_stock.iterrows():
    low_winner = row["low_winner"]
    high_winner = row["high_winner"]
    buy_signal = 0
    sell_signal = 0

    # 判断买入信号
    if low_winner < 0.005:
        buy_signal = 1

    # 判断卖出信号
    if high_winner > 0.95:
        if buy_signal == 0:
            sell_signal = -1

    # 更新买入和卖出字段
    if buy_signal == 1 and row["bought"] == 0:
        df_stock.at[index, "bought"] = 1

    if sell_signal == -1 and row["bought"] == 1 and row["sold"] == 0:
        df_stock.at[index, "sold"] = -1

    # 忽略买入信号
    if row["sold"] == -1:
        df_stock.at[index, "buy_signal"] = 0

# 打印更新后的数据集
print(df_stock)

运行此代码将更新数据集中的 "bought" 和 "sold" 字段，并在最后打印更新后的数据集。根据您的要求，当 "high_winner" 大于95% 且 "buy_signal" 为0 时，"sell_signal" 将设置为-1。

python df_stock的index为时间，还有10个字段：开盘价 ，收盘价 ，最高价 ，最低价，open_winner， high_winner， low_winner close_winner，buy_signal ，sell_signal。 当buy_signal的值为1的时候为买入信号，sell_signal的值为-1时为卖出信号。买入价和卖出价都已“收盘价”计算。 注意： 1、先买入，然后才能卖出。如果确认买入，增加字段‘bought’，值为1，其余为0，， 如果确认卖出，新增‘sold

抱歉，我可能理解错了您的问题。您是否想知道如何根据上述条件对DataFrame进行操作？如果是这样，您可以按照以下步骤进行：

1. 首先，创建一个名为`bought`的新列，并将其初始化为0。
`df_stock['bought'] = 0`

2. 然后，使用条件语句将`bought`列中相应位置的值设置为1。
`df_stock.loc[df_stock['buy_signal'] == 1, 'bought'] = 1`

3. 创建一个名为`sold`的新列，并将其初始化为0。
`df_stock['sold'] = 0`

4. 使用条件语句将`sold`列中相应位置的值设置为1。
`df_stock.loc[df_stock['sell_signal'] == -1, 'sold'] = 1`

这样，您就可以根据买入信号和卖出信号来更新`bought`和`sold`列的值了。

注意：以上代码假设您的DataFrame变量名为`df_stock`，请根据您的实际情况进行相应更改。