将具有多个参数的函数应用于pandas groupby对象

Question

以下是我的数据帧：

symbol      time    open    high     low   close
0   AAPL  09:35:00  219.19  219.67  218.38  218.64
1   AAPL  09:40:00  218.63  219.55  218.62  218.93
2   AAPL  09:45:00  218.91  219.09  218.27  218.44
3   AAPL  09:50:00  218.44  218.90  218.01  218.65
4   AAPL  09:55:00  218.67  218.79  218.08  218.59
5   AAPL  10:00:00  218.59  219.20  218.16  219.01

我正在尝试应用talib包中的一个函数，该函数接受两个参数high&low。以下是我返回所有NaN:的尝试

import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
def f(x):    
return ta.SAR(df.high, df.low, acceleration=0.05, maximum=0.2)
df['PSAR1'] = df.groupby(['symbol']).apply(f)

然而，该函数在没有groupby子句的情况下运行良好，并为以下内容返回一个数字：

df['PSAR2'] = ta.SAR(df.high,df.low, acceleration=0.05, maximum=0.2)
symbol  time         open   high    low    close    PSAR1   PSAR2
0   AAPL     09:35:00   219.190 219.670 218.380 218.640 NaN     NaN
1   AAPL     09:40:00   218.630 219.550 218.620 218.930 NaN 218.380000
2   AAPL     09:45:00   218.910 219.090 218.270 218.440 NaN 219.550000
3   AAPL     09:50:00   218.440 218.900 218.010 218.650 NaN 219.550000
4   AAPL     09:55:00   218.670 218.790 218.080 218.590 NaN 219.396000
5   AAPL     10:00:00   218.590 219.200 218.160 219.010 NaN 219.257400

有多个参数的CCD_ 5我做错了什么；groupby？

编辑：在@bsmith89的帮助下，以下操作成功了。

def f(df):    
return pd.DataFrame(ta.SAR(df.high, df.low, acceleration=0.05, maximum=0.2),columns= ['PSAR'])
y = df.groupby(['symbol']).apply(f)
df['PSAR'] = y.PSAR.reset_index(drop=True)

Answer 1

您已经编写了将x作为参数的函数，但随后您对df进行了操作。

我还没有测试过，但试着重写为

def f(df):    
return ta.SAR(df.high, df.low, acceleration=0.05, maximum=0.2)