Question

我正在尝试通过读取两个CSV文件来计算最高股价和最新日期（今天）-使用pandas max（）函数。但是，从CSV文件“关闭/最后一次”列之一返回的最大值似乎难以置信。

# Read in Libaries
import pandas as pd

# Define Functions
def get_max_close(symbol):
    """ Return the max closing value for stock indicated by symbol."""

    df = pd.read_csv("Data\{}.csv".format(symbol)) # Read in data
    return df[' Close/Last'].max(), df['Date'].max() #compute Max and return the data to test_run


def test_run():
    """Function called by Test Run"""
    for symbol in ['AAPL','IBM']:
        print ("Max close")
        print (symbol, get_max_close(symbol))


# Main Program    
if __name__=="__main__":
    test_run()

我得到的答案是：最大收盘价 AAPL（'$ 99.99'，'12 / 31/2019'）最大收盘价 IBM（'$ 215.8'，'12 / 31/2019'）

很明显，最大值超过$ 99.99，并且日期已过时。

我也更新了熊猫库。但是，错误仍然存在。任何帮助，我们将不胜感激。

CSV文件APL具有以下数据（示例）： AAPL.CSV File Data Image

Answer 1

df <- data.frame(ID = c("a","b","c"),rbind(a,b,c))是一个字符串，而不是数字。我不知道熊猫的max方法如何在字符串上工作。无论如何，在获取最大值之前将数据转换为适当的浮点值会更安全。相同的问题可能会导致您的日期出现问题。熊猫有专门的日期类型。函数' $99.99'可用于相应地转换数据。然后，我希望max方法能够按预期工作。

Answer 2

日期值应使用pd.to_datetime()转换为日期类型。货币采用字符串格式，因此您需要去除$符号并将其转换为float

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Close/Last'] = df['Close/Last'].apply(lambda x: x[1:]).astype(float)
print(df['Close/Last'].max())
print(df['Date'].max())

输出：

302.74
2020-03-13 00:00:00

熊猫在读取CSV数据文件时返回的错误最大值

2 个答案: