使用pandas_ta包计算特定日期的指标值

Question

以下代码计算数据框中收盘价所有值的指标值（例如SMA）：

import pandas_ta as pta
df['SMA']= pta.sma(close=df['Close_NAVI.O'], length=10)

我的问题是，有没有一种方法可以说，为附加到数据帧的新结束值计算SMA的值

我知道我们可以重新运行df['SMA']= pta.sma(close=df['Close_NAVI.O'], length=10)以获得所有收盘价的SMA值，但假设我有一个运行到数千行的大数据框，我不想浪费我的计算资源来继续重新计算所有行的值

为了让您对我上面所说的有一个形象的了解，让我们假设我现在在下面数据框的“2014-05-07 00:00:00”上有一个新的收盘价“16.6000”，我只想计算该特定收盘价的SMA值

我尝试使用下面的代码

df.loc[14, 'SMA']= pta.sma(close=df['Close_NAVI.O'], length=10)

但我得到了以下错误：

df.loc[14, 'SMA']= pta.sma(close=df['Close_NAVI.O'], length=10)
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python37\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3325, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-64-3b6dc5d213d8>", line 1, in <module>
    df.loc[14, 'SMA']= pta.sma(close=df['Close_NAVI.O'], length=10)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 670, in __setitem__
    iloc._setitem_with_indexer(indexer, value)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1642, in _setitem_with_indexer
    value = self._align_series(indexer, value)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1952, in _align_series
    raise ValueError("Incompatible indexer with Series")
ValueError: Incompatible indexer with Series
df.loc[13, 'SMA']= pta.sma(close=df['Close_NAVI.O'], length=10)
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python37\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3325, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-65-f0f4255ec13c>", line 1, in <module>
    df.loc[13, 'SMA']= pta.sma(close=df['Close_NAVI.O'], length=10)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 670, in __setitem__
    iloc._setitem_with_indexer(indexer, value)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1642, in _setitem_with_indexer
    value = self._align_series(indexer, value)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1952, in _align_series
    raise ValueError("Incompatible indexer with Series")
ValueError: Incompatible indexer with Series

有人能建议一种方法吗

Answer 1

尝试对数据帧进行子集设置，将结果复制到新的数据帧中（确保使用df_subset.copy（）以不更改原始df），执行计算，然后检索最后一个值并将其插入原始数据帧中

length=10
start = df.shape[0] - length
aux = df.loc[start:,:].copy()
aux['SMA']= pta.sma(close=aux['close_price'], length=10)
aux2 = aux['SMA'].tail(1)
df.loc[14, 'SMA'] = aux2.values

这样，您的新计算将始终在一个固定大小的数据帧上执行，该数据帧的大小取决于它需要的大小。我相信还有更优雅的解决方案，但这将完成工作