在 for 循环中创建和命名熊猫系列

Posted 2023-03-12

【中文标题】在 for 循环中创建和命名熊猫系列

【英文标题】：creating and naming pandas series in for loop

【发布时间】：2018-03-21 22:32:55

【问题描述】：

目标：将一个包含 N 个整数的列表传递给一个函数，并将这些整数用于 1)。在 pandas 数据框中创建并命名 N 列； 2）。使用这些整数作为回溯期计算滚动平均值。

这里是函数的代码（为了重现性而拉取数据）：

import pandas as pd
import pandas_datareader as web

test_df = web.DataReader('GDP', data_source = 'fred')

def sma(df, sma_lookbacks = [1,2]):
    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame(df)
    df = df.dropna()

    for lookback in sma_lookbacks:
        df[str('SMA' + str(lookback))] = df.rolling(window = lookback).mean() 
    return df.tail()

sma(test_df)

收到错误：

ValueError: 传递的项目数错误 2，位置暗示 1

我这里有逻辑问题吗？我相信在 for 循环中它应该不是一次按顺序传递整数，所以我不太明白它是如何一次传递多个值的。因此，我不确定如何进行故障排除。

根据这篇文章，当您同时将多个值传递给只能接受一个值的容器时，会引发此错误。 for 循环不应该解决这个问题吗？ ValueError: Wrong number of items passed - Meaning and suggestions?

【参考方案1】：

我认为 pandas 在分配从应用于数据框的函数返回的值之前会搜索列名。因此，在将函数返回的序列分配给该列之前，先用一些标量初始化该列，即

import pandas as pd
import pandas_datareader as web

test_df = web.DataReader('GDP', data_source = 'fred')

def sma(df, sma_lookbacks = [1,2]):

    df = pd.DataFrame(df)
    df = df.dropna()

    for lookback in sma_lookbacks:
        df[str('SMA' + str(lookback))] = 0
        df[str('SMA' + str(lookback))] = df.rolling(window = lookback).mean() 
    return df.tail()

国内生产总值 SMA1 SMA2 日期 2016-04-01 18538.0 18538.0 18431.60 2016-07-01 18729.1 18729.1 18633.55 2016-10-01 18905.5 18905.5 18817.30 2017-01-01 19057.7 19057.7 18981.60 2017-04-01 19250.0 19250.0 19153.85