¿Cómo cambiar el valor de arriba hacia abajo condicionalmente en columnas de un dataframe de Python Pandas?

21 Jul, 2023 Programación 0

¿Cómo puedo copiar el valor anterior de arriba a abajo condicionalmente en columnas en un dataframe de Python Pandas?
¿Cómo puedo resolverlo por vectorización con Pandas?
Creé las columnas B y C operando en un dataframe.
Quiero cambiar las columnas en el dataframe de arriba a abajo.

Tengo esto

list_one = [1.10, 1.20, 1.25, 1.30, 0.50, 0.60, 1.70, 1.80, 2.00]

df = pd.DataFrame({'A': list_one})
df['B'] = df['A'] + df['A'] * 0.1
df['C'] = df['A'] - df['A'] * 0.1
print(df)

output>>>
    A       B       C
0   1.100   1.210   0.990
1   1.200   1.320   1.080
2   1.250   1.375   1.125
3   1.300   1.430   1.170
4   0.500   0.550   0.450
5   0.600   0.660   0.540
6   1.700   1.870   1.530
7   1.800   1.980   1.620
8   2.000   2.200   1.800

Para ser más descriptivo, necesito estas condiciones y dataframe.

if A < B y A > C :
    B = B.shift()
    C = C.shift()
    D = 0
elif A > B:
    D = 1
elif A < B:
    D = -1

¿Cómo puedo obtener este resultado?

    A        B       C      D
0   1.100   1.210   0.990   0
1   1.200   1.210   0.990   0
2   1.250   1.375   1.125   1
3   1.300   1.375   1.125   0
4   0.500   0.550   0.450   -1
5   0.600   0.660   0.540   1
6   1.700   1.870   1.530   1
7   1.800   1.870   1.530   0
8   2.000   2.200   1.800   1

Mi código defectuoso no está dando el resultado anterior.

# Define las condiciones como máscaras booleanas bigger_c = df['A'] > df['C'].shift() smaller_b = df['A'] < df['B'].shift() bigger_b = df['A'] > df['B'].shift() smaller_c = df['A'] < df['C'].shift() # Aplica las condiciones a las columnas utilizando indexación booleana df.loc[smaller_b & bigger_c, ['B', 'C']] = df[['B', 'C']].shift() df.loc[bigger_b, 'D'] = 1 df.loc[smaller_c, 'D'] = -1

A B C D 0 1.10 1.210 0.990 0 1 1.20 1.210 0.990 0 2 1.25 1.375 1.125 1 3 1.30 1.375 1.125 0 4 0.50 0.550 0.450 -1 5 0.60 0.660 0.540 1 6 1.70 1.870 1.530 1 7 1.80 1.870 1.530 0 8 2.00 2.200 1.800 1

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