ValueError：通过 X 的项目数量错误，位置暗示 Y

Question

我有一个从 1967 年到现在的时间序列日期框架，它为我提供了给定股票的调整后收盘价。我只对 2020 年 1 月 1 日至今年 5 月的价格感兴趣，所以我使用 .loc 对其进行了切片。我想在此期间将这些价格标准化，因此我使用以下公式来实现这一点：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('filename.csv')
df.loc['2020-01-01':]
df

Date             Ticker         Adj Close
2020-01-02         ABC              X1
2020-01-03         ABC              X2
2020-01-04         ABC              X3
2020-01-05         ABC              X4
2020-01-06         ABC              X5
    ...            ...              ...
2021-05-28         ABC              X355

def normalized(series):
    minimum = df['Adj Close'].min()
    maximum = df['Adj Close'].max()
    return ((df['Adj Close'] - minimum) / (maximum - minimum))

df['Prices Normalized'] = df['Adj Close'].transform(normalized)

当我运行它时，我得到ValueError: Wrong number of items passed 355, placement implies 1

我的目标是创建一个具有标准化价格的新列，但似乎无法弄清楚为什么会出现此错误。提前感谢您的帮助！

Answer 1

试试管道。您收到此错误的原因是转换适用于系列元素。因此，您返回了 355 个项目，并且您尝试将其放入一列中。通过使用 apply，您正在为整个系列做准备。

def normalized(series):
    minimum = df['Adj Close'].min()
    maximum = df['Adj Close'].max()
    return ((df['Adj Close'] - minimum) / (maximum - minimum))

df['Prices Normalized'] = df['Adj Close'].pipe(normalized)

	Date	Ticker	Adj Close	Prices Normalized
0	2020-01-02	ABC	1	0
1	2020-01-03	ABC	2	0.25
2	2020-01-04	ABC	3	0.5
3	2020-01-05	ABC	4	0.75
4	2020-01-06	ABC	5	1

你可以做以下实验：

def p(x):
    print('1')
    
print('pipe')
x = df['Adj Close'].pipe(p)
print('transform')
x = df['Adj Close'].transform(p)

您可以进一步修改 p 函数以打印发送给它的内容：

def p(x):
    print(type(x))
    
print('pipe')
x = df['Adj Close'].pipe(p)
print('transform')
x = df['Adj Close'].transform(p)

你会看到 pipe 参数是一个系列，而 transform 参数是一个 int（我的 df 是 5 次）。