熊猫系列的.loc [i]返回不同类型的数据

Question

我有一个时间序列数据，我想取该差异，然后在差异的累积总和超过特定阈值时从时间序列中取样。 （索引为date_time）

s_pos = 0
diff = np.log(time_series).diff()

for i in diff.index[1:]:
    pos = float(s_pos+diff.loc[i])

我收到的最初错误是s_pos + diff.loc [i]无法转换为float数据类型。因此，我检查了diff.loc [i]的输出，似乎返回了浮点数和序列数，如下所示，我也不知道为什么。为什么diff.loc [i]返回这样的模棱两可的结果？

In [141]: for i in diff.index[1:]:
              print(diff.loc[i])
Out[141]: 
0.00017646383964553536
0.00017654040841907914
0.0005292190116268358
-0.0003528174479798807
0.00017647811639154298
-0.014033491241065121
date_time
2019-03-25 09:01:00    0.001430
2019-03-25 09:01:00   -0.002146
Name: close, dtype: float64
date_time
2019-03-25 09:01:00    0.001430
2019-03-25 09:01:00   -0.002146
Name: close, dtype: float64
0.0014312146058887976