我有一个df,我从coinmarketcap刮了下来。我正在尝试计算close_price列的volitlity指标,但是当我使用groupby时,我收到一条错误消息:
final_coin_data['vol'] = final_coin_data.groupby('coin_name')['close_price'].rolling(window=30).std()
TypeError: incompatible index of inserted column with frame index
df结构(加载我的CSV后出现'未命名:0'):
Unnamed: 0 close_price coin_name date high_price low_price market_cap open_price volume
0 1 9578.63 Bitcoin Mar 11, 2018 9711.89 8607.12 149,716,000,000 8852.78 6,296,370,000
1 2 8866.00 Bitcoin Mar 10, 2018 9531.32 8828.47 158,119,000,000 9350.59 5,386,320,000
2 3 9337.55 Bitcoin Mar 09, 2018 9466.35 8513.03 159,185,000,000 9414.69 8,704,190,000
3 1 9578.63 Monero Mar 11, 2018 9711.89 8607.12 149,716,000,000 8852.78 6,296,370,000
4 2 8866.00 Monero Mar 10, 2018 9531.32 8828.47 158,119,000,000 9350.59 5,386,320,000
5 3 9337.55 Monero Mar 09, 2018 9466.35 8513.03 159,185,000,000 9414.69 8,704,190,000
(忽略不正确的价格,这是df的基础知识)
使用以下代码时:
final_coin_data1['vol'] = final_coin_data.groupby('coin_name')['close_price'].rolling(window=30).std().reset_index(0,drop=True)
我遇到了一个MemoryError。我以为我正在使用groupby。如果我取出final_coin_data1['vol'] =
然后我得到一个看似正确的系列,但它不会让我插回到df。
当我第一次开始这个项目时。我只有1个硬币,并使用下面的代码,它计算波动率没有问题。
final_coin_data1['vol'] = final_coin_data['close_price'].rolling(window=30).std()
答案 0 :(得分:1)
当我跑步时,
final_coin_data['close_price'].rolling(window=30).std()
生成索引列和结果列。当我尝试合并回原始df作为新列final_coin_data1['vol']
时,我收到错误TypeError: incompatible index of inserted column with frame index
所以为了纠正这个问题,我reset_index(drop=True)
然后这消除了允许结果的索引加入final_coin_data1['vol']
。
最终运行的代码如下所示:
final_coin_data1['vol'] = final_coin_data.groupby('coin_name')['close_price'].rolling(window=30).std().reset_index(0,drop=True)