如何在数据框上应用功能

Question

我有一个示例Dataframe（ 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findy()值以及其他变量的值在每行上应用findy()函数，并将这些值存储在新列Predicted 。

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

我要应用此功能：

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，尝试获取每个股票的index ， Time ， Price并将其插入该函数，并将这些值用于findy()内的操作。 但是出现诸如KeyError: ('Time', 'occurred at index Time') 。主要问题在于lambda内部以及如何从行访问值。

如果您想进一步澄清，请随时提出。

Answer 1

问题出在您的findy功能上。 第一行尝试执行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']，该索引不存在。

我认为您必须重新评估自己的findy功能。 即使是第一线的工作，你转身并传递结果matplotlib.dates.date2num ，这是期待一个datetime或序列datetimes 。 这将不是idx包含的内容。