为什么我在没有NaN的情况下会收到“空切片的均值”警告？

Question

我有一个数据表叫做 keptdata。我写了一个循环来查看这个数据表的每一行，有时候我需要计算之前的值的平均数。

这是我代码中相关的一行，它会产生一个警告：

avg = np.average(keptdata.iloc[i-500:i].price[keptdata.price != 0])

在这里，i 是在循环中用来遍历的变量，price 是数据表中的一列，我只在 price 不为零的时候才把这一行的值算入平均数。

我为什么会收到警告呢？我在网上查了一下，发现如果数据表中有 NaNs（缺失值），就可能会出现这种警告。但我用 keptdata.isnull.any().any() 检查过了，结果是 false，说明没有缺失值。

还有一种可能是，如果 i-500 变成负数，可能会导致问题。不过我把循环改成从 i = 700 开始，结果还是收到了警告。
如果我去掉 keptdata.price != 0，好像就解决了这个问题，但这样一来，这行代码的逻辑就完全变了。

这个警告的原因能不能解决？除了压制警告，我还有其他选择吗？

Answer 1

这个问题是因为你添加的条件引起的，也许你可以把它改成一个简单的if条件，像下面这样：

if keptdata.iloc[i].price!=0:
     avg = np.average(keptdata.iloc[i-500:i].price

Answer 2

我搞明白这个问题了。问题出在 keptdata 这个数据表里，price 这一列有至少五百个 0。这就意味着，当我加上条件 keptdata.price != 0 后，就没有数据可以用来计算平均值了，所以 numpy 就聪明地给我发出了一个“空切片的平均值”的警告。