正确使用lambda函数和熊猫

Question

我想将一个函数应用于DataFrame以使用lambda创建一个具有平均值的新数据帧，但出现此错误：

TypeError ：（“参数'real'具有错误的类型（预期numpy.ndarray，得到Series）”，发生在索引2018-01-02 00:00:00'）

这是我的数据：

  AA        AAPL          FB         GOOG        TSLA  
Date                                                                     
2018-01-02  55.169998  168.987320  181.419998  1065.000000  320.529999   
2018-01-03  54.500000  168.957886  184.669998  1082.479980  317.250000   
2018-01-04  54.700001  169.742706  184.330002  1086.400024  314.619995   
2018-01-05  54.090000  171.675278  186.850006  1102.229980  316.579987   
2018-01-08  55.000000  171.037628  188.279999  1106.939941  336.410004   
2018-01-09  54.200001  171.018005  187.869995  1106.260010  333.690002  

这是我到目前为止正在尝试的事情：

data = pd.read_csv('help.csv', parse_dates=True, index_col=0)
sma20 = data.apply(lambda x: ta.SMA(x, 20), axis=0)
print(sma20.tail())

Answer 1

在较新的熊猫版本中，如果希望raw=True将apply传递给函数，则可以提供ndarray参数。

# data.apply(lambda x: ta.SMA(x, 20), axis=0, raw=True)
# Same as,
data.apply(ta.SMA, axis=0, raw=True, args=(20, ))

PS：您不需要lambda。