Question

我不知道你们中是否有过这样的行为，但在调试我的代码后，我注意到我的代码发生了一件非常奇怪的事情。基本上，我正在填充一个numpy数组（'vols'），其中包含在某个索引（'date'）的pandas数据框（包含2个分层列）中的值，但是如果我尝试在脚本中执行这段代码：

   for i in range(capEndDates_size):
      for j in range(strike_size):         
       vols[i,j] = float(df[capEndDates[i]][strikes_list[j]].ix[date])

我无法正确填充变量'vols'的所有值以及索引'date'中数据框中包含的那些值，而是将某些'nan'填入我希望的值。有趣的是，如果我在解释器中执行这段代码，这是正确的方式（即在Spyder的编辑器上按f9，这是我正在使用的IDE）！我通过重复这些行两次找到了这个bug的解决方法（即，强制脚本执行两次行）。我的解决方案是这样的：

   for i in range(capEndDates_size):
      for j in range(strike_size):         
       vols[i,j] = float(df[capEndDates[i]][strikes_list[j]].ix[date])

   for i in range(capEndDates_size):
      for j in range(strike_size):         
       vols[i,j] = float(df[capEndDates[i]][strikes_list[j]].ix[date])

这真是不可接受。有没有人知道为什么会这样？

Answer 1

如果import pdb; pdb.set_trace()是NaN并调试那么，为什么不在分配到vols之后插入硬断点（vols[i,j]）？

执行python脚本时的奇怪行为

1 个答案: