Pandas TypeError：转换函数对按组进行最大计算的数据类型无效

Question

我正在从 R 和相对较新的 Python 切换。

我正在尝试完成一个非常简单的任务，稍后会变得更复杂。

我正在尝试按组获取最大值，在这种情况下，组为“符号”，并使用“ClosePrice”列中的最大值创建一个新列。

我正在使用 groupby 和转换：

proccessing_data['Max'] = proccessing_data.groupby('Symbol').transform(lambda x: x.ClosePrice.max(), axis =1)

并返回以下错误：

TypeError: Transform function invalid for data types

我的最终目标实际上是在转换中使用函数：

proccessing_data['RSI'] = proccessing_data.groupby('Symbol').transform(lambda x: talib.RSI(x["ClosePrice"], timeperiod=14), axis =1)

但这会返回相同的错误。

在 R 中我使用的参考：

proccessing_data$RSI_SMA <- ave(proccessing_data$ClosePrice, proccessing_data$Symbol,
                            FUN = function(x) RSI(x,n = 14, maType = "SMA"))

任何帮助将不胜感激，谢谢！

Answer 1

在使用transform之前需要指定对分组数据框的哪一列进行操作，因为每一列都是单独传递给transform函数的，见the docs，不能在lambda中做x.ClosePrice功能;对于您的情况：

proccessing_data['Max'] = proccessing_data.groupby('Symbol').ClosePrice.transform('max')
#                       specify the column to transform here ^^^^^^^^^^

proccessing_data['RSI'] = proccessing_data.groupby('Symbol').ClosePrice.transform(lambda x: talib.RSI(x, timeperiod=14))
#                       specify the column to transform here ^^^^^^^^^^