如何在数据框上应用函数

Question

我有一个示例数据框（df）：

                               Time             Price
Equity(231 [IBM])   2016-05-10 00:00:00+00:00  150.04
Equity(2574 [TSLA]) 2016-04-29 00:00:00+00:00  248.43

我想使用数据框中的值以及来自其他变量的值在每一行上应用函数 findy()，并将这些值存储在新列 Predicted 中。

我有这些变量（值是从输出中复制的）：

high_1 = Equity(231 [IBM])      151.676
         Equity(2574 [TSLA])    258.310
         Equity(0 [AAPL])       111.710

idx_1 =  Equity(231 [IBM])     2016-04-18 00:00:00+00:00
         Equity(2574 [TSLA])   2016-04-18 00:00:00+00:00
         Equity(0 [AAPL])      2016-04-14 00:00:00+00:00

我想应用这个功能：

def findy(s,Time,Price,idx_1, high_1, idx_last):
    idx = [idx_1.loc[s.index], Time]
    x = matplotlib.dates.date2num(idx)
    y = [high_1.loc[s.index], Price]
    coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
    polynomial = np.poly1d(coefficients)
    x_axis = np.linspace(x[0], idx_last + 1, 3)  # linspace(start, end, num)
    y_axis = polynomial(x_axis)
    return Predicted_Value

我尝试使用此代码：

df["Predicted"] = df.apply(lambda s: 
                          findy(s,s['Time'],s['Price'],idx_1,high_1,idx_last))

在lambda 函数中，我试图获取每个股票的index、Time、Price 并插入函数并将这些值用于findy() 中的操作。 但是我遇到了像KeyError: ('Time', 'occurred at index Time')这样的错误 主要问题是坐在lambda 内部以及如何从行中访问值。

如果您想了解更多信息，请随时询问。

Answer 1

问题出在您的findy 函数中。第一行尝试做idx_1.loc[s.index]。 s.index 的值类似于 Index(['Time', 'Price'], dtype='object')。然后它在idx_1 的索引中寻找['Time', 'Price']，但它并不存在。

我认为你必须重新评估你的findy 函数。即使第一行有效，您转身并将结果传递给matplotlib.dates.date2num，它期望datetime 或datetimes 的序列。这不会是 idx 包含的内容。