python 实现 连续三天 成交量 与收盘价 同时增加

以下是 Python 代码实现：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期转换为 pandas 的 datetime 类型，并设置为数据的索引
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

# 创建新的一列，记录前一天的成交量和收盘价
df['pre_vol'] = df['Volume'].shift(1)
df['pre_close'] = df['Close'].shift(1)

# 创建新的一列，记录是否连续三天成交量和收盘价都增加
df['is_increase'] = (df['Volume'] > df['pre_vol']) & (df['Close'] > df['pre_close']) & (df['pre_vol'] > df['pre_close'])

# 输出结果
print(df['is_increase'])

上述代码中，我们使用了 Pandas 库来读取数据文件并进行数据处理。首先将日期转换为 Pandas 的 datetime 类型，并将其设置为数据的索引。然后，创建了两列新的变量 `pre_vol` 和 `pre_close`，分别记录前一天的成交量和收盘价。最后，创建了一个新的变量 `is_increase`，记录是否连续三天成交量和收盘价都增加的情况。

使用以上代码，你可以得到一个新的 Pandas 数据框，其中包含了所有日期的连续三天成交量和收盘价都增加的情况。