我的代码有问题，我需要根据某些属性找到某个值。

xls = xlrd.open_workbook(filed, on_demand=True)
for sheet_name in xls.sheet_names():
    df = pd.read_excel(filed,sheet_name)  ,python,datetime"/>
	














    

		

        

            
            时间戳
        

		

		

        
		

    
















	
首页  > 解决方案 > ufunc true_divide 不能使用类型为 dtype('float64') 和 dtype('

我的代码有问题，我需要根据某些属性找到某个值。



xls = xlrd.open_workbook(filed, on_demand=True)
for sheet_name in xls.sheet_names():
    df = pd.read_excel(filed,sheet_name)  












python - ufunc true_divide 不能使用类型为 dtype('float64') 和 dtype('

我的代码有问题，我需要根据某些属性找到某个值。



xls = xlrd.open_workbook(filed, on_demand=True)
for sheet_name in xls.sheet_names():
    df = pd.read_excel(filed,sheet_name)  






问题描述



我的代码有问题，我需要根据某些属性找到某个值。



xls = xlrd.open_workbook(filed, on_demand=True)
for sheet_name in xls.sheet_names():
    df = pd.read_excel(filed,sheet_name)  
    df['diffspeed']=df['speed'].diff().fillna(0)
    df['timeshift'] = df['time'].shift(-1)
    df['timediff']=(df['timeshift']-df['time'])
    df['Distance']= df['diffspeed']/df['timediff']  
    df.to_excel(writer,sheet_name)
writer.save()           




它不断给我以下错误 ufunc true_divide cannot use operands with types dtype('float64') 和 dtype('






Alpha Vantage“KeyError：'时间序列（每日）'”


我正在尝试制作一个简单的 GUI，从 Alpha Vantage 收集几组历史股票数据。我收到此错误：



  File "d:\GIT\StockAI\main.py", line 34, in run
    data = ts.get_daily(symbol=stock, outputsize='full')
  File "C:\Users\benlu\Anaconda3\lib\site-packages\alpha_vantage\alphavantage.py", line 178, in _format_wrapper
    data = call_response[data_key]
KeyError: 'Time Series (Daily)'




我不完全确定这意味着什么，而且我在搜索这个问题时遇到了一些麻烦。我认为这是我想念的相当简单的事情。此外，输出格式设置为 pandas，如果这很重要的话。这是（希望）所有相关代码：



stockList = ["AAPL", "AMZN", "GOOG", "GOOGL", "MSFT", "JPM", "JNJ", "BA"]

for stock in stockList:
    data = ts.get_daily(symbol=stock, outputsize='full')
    data[0].to_csv(stock + '.csv')




它似乎相当随机地工作。它会收集一些 .csv 文件，然后看似随机地停止...有人有什么帮助可以发送我的方式吗？我将不胜感激！


标签： pythondatetime


解决方案









列的数据类型是从 numpy dtype kinddf['timediff']看到的Timedelta。它旨在表示两个对象之间的差异，并通过减去那些在 line 建立。虽然普通的 s 没有单位，但您可以将 Timedeltas 视为有单位。它们不能用作除数，因为该单位的倒数在 numpy/pandas 中没有表示。 mDatetimedf['timediff']=(df['timeshift']-df['time'])float



您可以将它们转换为以秒为单位的普通浮点数，由
df['timediff'] / np.timedelta64(1, 's')
wherenp代表numpy
因此最后一行读取
df['Distance'] = df['diffspeed']/(df['timediff'] / np.timedelta64(1, 's'))。



如需进一步解释，请参阅此答案。










推荐阅读