python - ValueError：值都是 NaN？

Question

谁能告诉我在代码中哪里出错了，因为值都是我不想要的 NaN。对于每个 RSIndex 值，我希望有一系列平均高 25 个以前的 RSIndex 值（您可以将其视为回溯期）。

def AvgHigh(ser, src, cnt, val) :
    total = 0.0
    count = 0
    for i in (0, ser) :
        for a in range(i, i+cnt) :
            if src[a] > val :
                count = count + 1
                total = total + src[a]
            elif src[a] <= val :
                count = count + 0
                total = total + 0
        return round(total / count)

df['RSI_high'] = pd.Series(AvgHigh(len(df['RSIndex']), df['RSIndex'], 25, 52)).fillna(0)

数据帧图像

标签： pythonpandasdataframefunctionnan

Answer 1

• 你真的不需要做循环，可以很简单地被矢量化
• 首先过滤到大于指定值的行
• 减少使用head()到你想要的行数
• 那么它只是mean()

df = pd.DataFrame({"RSIndex":np.random.uniform(61,68,200)})

# really don't need length of series, so "ser" argument is redundant    
def AvgHigh(ser, src, cnt, val):
    return src.loc[src.gt(val)].head(cnt).mean()

# df['RSI_high'] = pd.Series(AvgHigh(len(df['RSIndex']), df['RSIndex'], 25, 52)).fillna(0)
df['RSI_high'] = AvgHigh(len(df['RSIndex']), df['RSIndex'], 25, 52)
df

取样

	指数	RSI_high
0	65.9272	65.0022
1	67.5969	65.0022
2	63.9528	65.0022
3	67.0719	65.0022
4	64.2278	65.0022
5	64.9158	65.0022
6	66.0637	65.0022
7	66.3771	65.0022
8	66.9548	65.0022
9	63.3385	65.0022