Pandas逐行判断High列是否接近lifetime列输出0/1布尔值的方法

• math.isclose 仅支持单个标量数值比较，不支持直接对pandas Series执行逐元素运算，因此会报错。
• 原代码存在变量名不一致问题：读入的行情对象命名为data，但赋值lifetime列时使用了未定义的df，会额外触发名称错误。
• 注意Python标准库math.isclose的相对公差参数名为rel_tol，但numpy对应方法的参数名为rtol，不要混淆。

import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
import numpy as np

data = web.DataReader('goog', 'yahoo')
# 计算滚动历史最高价
data['lifetime'] = data['High'].asfreq('D').rolling(window=999999, min_periods=1).max()
# 逐行近似判断，直接转换为1/0输出
data['isclose'] = np.isclose(data['High'], data['lifetime'], rtol=0.003).astype(int)

如果你需要输出布尔值而非1/0，去掉末尾的.astype(int)即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Slartibartfast