Python 讀取csv文件的某一列數(shù)據(jù)，并定義兩個(gè)pattern，確定變化區(qū)間

Python 讀取csv文件的某一列數(shù)據(jù)，并定義兩個(gè)pattern，[-1, 1, 1] 和 [1, -1, -1]可以確定不同的變化區(qū)間

抓取股票數(shù)據(jù)，確定股票的變化區(qū)間。

Date 3D10
2017-9-12 1
2017-9-13 1
2017-9-14 1
2017-9-15 1
2017-9-16 1
2017-9-19 1
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2018-1-3 1
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2018-4-4 -1
2018-4-5 -1
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2018-4-20 1
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2018-6-2 -1
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2018-6-22 -1
2018-6-23 -1
2018-6-26 -1
2018-6-28 -1
2018-6-29 -1
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2018-7-4 -1
2018-7-6 -1
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2018-7-18 1
2018-7-19 1
2018-7-20 1

期望結(jié)果是：獲取下圖所有綠色和橙色的區(qū)間范圍。如：

回答

編輯回答

莫小染

我有一個(gè)方法，但我覺得有點(diǎn)復(fù)雜，應(yīng)該還有別的簡便方法，你姑且一看：

import pandas as pd
from io import StringIO 

s = """
Date 3D10
2017-9-12 1
2017-9-13 1
2017-9-14 1
2017-9-15 1
2017-9-16 1
2017-9-19 1
2017-9-20 1
2017-9-21 1
2017-9-22 1
2017-9-23 1
2017-9-26 1
...
2018-7-18 1
2018-7-19 1
2018-7-20 1
"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), sep=" ")

df["3D10_shift_1"] = df["3D10"].shift(1)
df["3D10_shift_2"] = df["3D10"].shift(2)
df["m"] = list(zip(df["3D10"], df["3D10_shift_1"], df["3D10_shift_2"]))
df["Date"] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d')

# 第一個(gè)pattern
res1 = [(d, d+pd.Timedelta(days=1), d+pd.Timedelta(days=2)) for d in df[df.m==(-1,1.0,1.0)].Date.dt.date]

# 第二個(gè)pattern
res2 = [(d, d+pd.Timedelta(days=1), d+pd.Timedelta(days=2)) for d in df[df.m==(1,-1.0,-1.0)].Date.dt.date]

2017年4月6日 13:48