蟒蛇大熊猫溜动功能有两个参数

Question

我初学者的Python的爱情正在经历一个艰难审判...

我需要在一个固定长度的滚动窗口计算的函数（比方说：5）。该功能需要两个参数。我很清楚答案here这几乎是相同的，但我不断收到错误。

我的代码很简单：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import scipy as sp 
import scipy.stats 

df = pd.DataFrame({'A' : np.arange(20), 'B' : np.random.randint(0,20,20)}) 

def my_tau2(idx): 
    x = df.loc[idx, 'A'].astype('float') 
    y = df.loc[idx, 'B'].astype('float') 
    return scipy.stats.mstats.kendalltau(x, y)[0] ## breaks without this [0] 

pd.rolling_apply(np.arange(len(df), dtype = np.dtype('int16')), 5, my_tau2) 

，我不断收到以下错误：

enter code 
File "<ipython-input-6-d6cbc608d2f0>", line 7, in <module> 
pd.rolling_apply(np.arange(len(df), dtype = np.dtype('int16')), 5, my_tau2) 
File "D:\Users\502031217\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\stats\moments.py", line 584, in rolling_apply 
kwargs=kwargs) 
File "D:\Users\502031217\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\stats\moments.py", line 240, in ensure_compat 
result = getattr(r, name)(*args, **kwds) 
File "D:\Users\502031217\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\window.py", line 863, in apply 
return super(Rolling, self).apply(func, args=args, kwargs=kwargs) 
File "D:\Users\502031217\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\window.py", line 621, in apply 
center=False) 
File "D:\Users\502031217\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\window.py", line 560, in _apply 
result = calc(values) 
File "D:\Users\502031217\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\window.py", line 555, in calc 
return func(x, window, min_periods=self.min_periods) 
File "D:\Users\502031217\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\window.py", line 618, in f 
kwargs) 
File "pandas\algos.pyx", line 1831, in pandas.algos.roll_generic (pandas\algos.c:51581) 
TypeError: a float is required 

我一直在努力与和我要发狂了。 我的模块版本是：

• numpy的：1.11.0
• SciPy的：0.17.1
• 大熊猫：0.18.1
• 蟒蛇：3.5.1

任何提示w.r.t.如何修正或以另一种方式计算这一点，我们衷心欢迎。

Answer 1

我不熟悉肯德尔头系数，但根据上面的链接帖子，也许你应该重写你的头函数只返回一个值。因此，您所提供的链接来判断，我会设计你的头像以下（仍然不是太灵活，在我看来，因为它使用硬编码的列名来自外部范围）：

def my_tau2(idx): 
    df_tau = df[["A","B"]].iloc[idx] 
    return scipy.stats.mstats.kendalltau(df_tau["A"], df_tau["B"])[0] 

，让我来执行rolling_apply（当然它保存到数据帧 - 你似乎并没有这样做）：

df["tau"] = pd.rolling_apply(np.arange(len(df)), 5, my_tau2) 

运行此outputed以下结果：

 A B  tau 
0 0 0  NaN 
1 1 11  NaN 
2 2 2  NaN 
3 3 11  NaN 
4 4 17 0.737865 
5 5 9 0.105409 
6 6 5 0.000000 
7 7 9 -0.527046 
8 8 15 -0.105409 
9 9 11 0.527046 
10 10 4 0.000000 
11 11 6 -0.400000 
12 12 14 -0.200000 
13 13 19 0.600000 
14 14 0 0.200000 
15 15 19 0.316228 
16 16 9 -0.105409 
17 17 1 -0.316228 
18 18 13 0.200000 
19 19 16 0.000000