Pandas groupbyが正しく処理されていません4、配置が1を意味します

Question

したがって、私のgroupby適用で適用しようとする関数のパラメータをさらに入力しようとするとgorupbyが機能しないようです。

私はここに私のシナリオのようなものを発見した：周りの途中記事ダウン「加重平均とグループ化データ」のセクションで http://pbpython.com/weighted-average.htmlを。

私の計算を行うためのパラメータとして、dfの2つの列が必要な私の関数を使用しようとしています。

私のコード

import pandas as pd 
from io import StringIO 

text = """Ticker Date Adj_Close Volume MACD emaSlw emaFst MACDsig MACDperc 
A 18-07-2016 46.8 1362900.0 0.55 45.81 45.26 0.21 -0.9954 
A 19-07-2016 46.98 2579000.0 0.6 45.99 45.39 0.29 -0.9937 
AA 18-07-2016 10.92 16297800.0 0.32 10.27 9.94 0.1 -0.99 
AA 19-07-2016 10.63 14316200.0 0.33 10.32 9.99 0.15 -0.9856 
AAL 18-07-2016 36.03 8604200.0 1.15 32.84 31.69 -0.08 -10.023 
AAL 19-07-2016 36.01 7928100.0 1.32 33.33 32.01 0.19 -0.9942 
AAP 18-07-2016 164.4 516800.0 2.83 162.59 159.75 2.72 -0.9832 
AAP 19-07-2016 163.7 854700.0 2.71 162.76 160.05 2.76 -0.983 
AAPL 18-07-2016 99.83 36439900.0 0.5 97.36 96.86 -0.16 -10.017 
AAPL 19-07-2016 99.87 23703900.0 0.67 97.75 97.08 -0.01 -10.001 
ABBV 18-07-2016 63.56 6384800.0 0.9 63.06 62.16 0.71 -0.9887 
ABBV 19-07-2016 63.32 5716800.0 0.86 63.1 62.25 0.78 -0.9876 
ABC 18-07-2016 86.03 1113600.0 2.31 82.91 80.6 1.52 -0.9817 
ABC 19-07-2016 85.92 1975400.0 2.38 83.38 81.0 1.7 -0.9796 
ABT 18-07-2016 42.09 7524200.0 1.05 41.14 40.09 0.75 -0.9818 
ABT 19-07-2016 41.8 8395400.0 1.02 41.24 40.22 0.84 -0.9796""" 

df = pd.read_csv(StringIO(text), delim_whitespace=1, parse_dates=[0], index_col=1) 

df.drop(['Volume', 'emaSlw', 'emaFst'],inplace=True,axis=1) 

def Trade_signal_calc(group): 

    if df['MACD'].irow(-1) > 0: # MACD is pos. so trade (BUY/Sell) 
     # BUY signals 
     # if todays MACD is higher than signal, AND yesturday's MACD was lower than signal 
     if (df['MACD'].irow(-1) > df['MACDsig'].irow(-1)) \ 
     & (df['MACD'].irow(-2) < df['MACDsig'].irow(-2)) : 
      df['Trade'] = 'Buy' 
      return df 
     # SELL signals 
     # if todays MACD is lower than signal, AND yesturday's MACD was higher than signal - reverse the above 
     elif (df['MACD'].irow(-1) < df['MACDsig'].irow(-1)) \ 
     & ((df['MACD'].irow(-2)) > df['MACDsig'].irow(-2)) : 
      df['Trade'] = 'Sell' 
      return df 
     else: # No strong Buy or Sell signals 
      return df 
    else: # MACD is neg. so don't trade 
     return df 


if __name__ == '__main__': 

    # Multiindex Needed for my groupby to work properly ??? 
    df = df.set_index('Ticker', append=True) 
    print ('\ndf \n%s\n---------------------------------\nMultiindex df\n%s' %(df.iloc[0:4,0:6], df.iloc[0:4,0:6]))  

    df['Trade'] = df.groupby(level='Ticker')[['MACD','MACDsig']].apply(Trade_signal_calc) 
    print ('\ndf with Buy & Sell signals \ndfTrade shows trades from MACD & MACDsig comparison (summary from df) (Output)\n%s\nSignals: \nBuy: (df(MACD[-1]) > df(MACDsig[-1])) & (df(MACD[-2]) < df(MACDsig[-2])) \nSell: (df(MACD[-1]) < df(MACDsig[-1])) & (df(MACD[-2]) > df(MACDsig[-2])) \n\n%s' %(75*'-',df[['Trade','MACD','MACDsig','Adj_Close','Date']])) 
    # Resetting index from before doing groupby w. multi-index 
    df = df.reset_index('Ticker')  

    # Test the first 3 rows of each group for 'Difference' col transgress groups... 
    df = df.groupby('Ticker').head(3).reset_index().set_index('Date') 
    print ('\ndf (summary from df) (Output)\n',df,'\n') 

しかし、私は私のコードでそれを適用しようとすると、私はエラーを取得します。

df 
        Adj_Close MACD MACDsig MACDperc 
Date  Ticker          
18-07-2016 A   46.80 0.55  0.21 -0.9954 
19-07-2016 A   46.98 0.60  0.29 -0.9937 
18-07-2016 AA   10.92 0.32  0.10 -0.9900 
19-07-2016 AA   10.63 0.33  0.15 -0.9856 
--------------------------------- 
Multiindex df 
        Adj_Close MACD MACDsig MACDperc 
Date  Ticker          
18-07-2016 A   46.80 0.55  0.21 -0.9954 
19-07-2016 A   46.98 0.60  0.29 -0.9937 
18-07-2016 AA   10.92 0.32  0.10 -0.9900 
19-07-2016 AA   10.63 0.33  0.15 -0.9856 
Traceback (most recent call last): 

    File "<ipython-input-27-d88b1f547887>", line 1, in <module> 
    runfile('C:/Users/Morten/Documents/Design/Python/CrystalBall - Local - Git/Git - CrystalBall/sandbox/test_groupby_multiple_Input_Cols.py', wdir='C:/Users/Morten/Documents/Design/Python/CrystalBall - Local - Git/Git - CrystalBall/sandbox') 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 682, in runfile 
    execfile(filename, namespace) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 85, in execfile 
    exec(compile(open(filename, 'rb').read(), filename, 'exec'), namespace) 

    File "C:/Users/Morten/Documents/Design/Python/CrystalBall - Local - Git/Git - CrystalBall/sandbox/test_groupby_multiple_Input_Cols.py", line 63, in <module> 
    df['Trade'] = df.groupby(level='Ticker')[['MACD','MACDsig']].apply(Trade_signal_calc) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2117, in __setitem__ 
    self._set_item(key, value) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2195, in _set_item 
    NDFrame._set_item(self, key, value) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1190, in _set_item 
    self._data.set(key, value) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2975, in set 
    self.insert(len(self.items), item, value) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3074, in insert 
    placement=slice(loc, loc+1)) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2093, in make_block 
    placement=placement) 

    File "C:\Program Files\WinPython-64bit-3.3.5.7_2ndInst\python-3.3.5.amd64\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 77, in __init__ 
    len(self.values), len(self.mgr_locs))) 

ValueError: Wrong number of items passed 4, placement implies 1 

それはパラメータエラーのように思えるが、私はTrade_signal_calc（グループ）の呼び出しでGROUPBYオブジェクト「グループ」以外の任意のparamsを使用しないでください。

私のコードで私はEdChumが指摘したエラーを修正しました。感謝のエド。

誰かが自分のコードに何が間違っていると思いますか？

Answer 1

あなたの列選択の周りに追加の[]を追加します。

df['Trade'] = df['MACD','MACDsig'].groupby(level=1).apply(Trade_signal_calc, 'MACD','MACDsig') 

：

df['Trade'] = df.groupby(level=1)[['MACD','MACDsig']].apply(Trade_signal_calc, 'MACD','MACDsig') 

をエラーが、それはタプルとして、あなたの選択の治療だと何のキーが存在しないことを言っているが、これはやってに違いはありません

このように構文を調べると、失敗した理由がわかるので、[]を追加して、列のリストになるようにする必要があります。