spo.优化：仅整数、切片（：）、省略号（…），新轴（无）和整数或布尔数组是有效的索引

Question

df = pd.read_csv("loc.csv",index_col=['Date'],na_values=['NA'],
                     parse_dates=True)

dates = pd.date_range('2010-01-01','2010-12-31')

symbols = ['AAPL','GOOG']

df1= df.ix[dates,symbols]

df1=df1.dropna(how='all')

line = [.5,0]

def min1 (df1,l ):
    err= np.sum( (df1['GOOG']-(df1['AAPL']*l[0]+l[1]))**2 )
    return err

结果=spo.最小化（min1，line，args=（df1），方法='SLSQP'，options={'disp'：True}）

我收到如下错误：

^{pr2}$

任何帮助都将不胜感激。谢谢！在

Answer 1

这个错误意味着某个变量（float或array（或list））正在索引角色中使用；也就是说，它不应该在某个地方使用。在

虽然我必须更仔细地研究您的代码，但首先吸引我注意的是(df)。这应该是元组，并且需要一个逗号：

args= (df1,)

如果这个简单的修复不起作用，请给出更多的错误堆栈，这样我们就可以更好地了解问题发生在哪里了。在

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这个跑吗？在

^{pr2}$

函数的第一个参数是“free variable”，即minimize正在变化的变量，它从x0值（line）开始。当不变时，args参数提供了附加的参数。在

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给定初始值line = [.5,0]，min1实际上被调用（第一次

min1(np.array([.5,0]), df1)

但是在min1中，您用一个字符串索引第一个参数，就好像它是一个Pandas对象，而不是一个简单的2元素数组

df1['GOOG']  # here df1 is the initial array, not the dataframe

这可能就是产生错误的原因。在

因此，问题的根源是混淆了min1的参数顺序，混淆了数组和数据帧。在