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df是一个日期范围内股票价格的数据框。df.shape 是 (367,1709)。行是日期的时间戳，列是股票代码。时间戳的范围从 02.04.2012 到 27.09.2013。

我运行一个for循环如下：

 ldt_timestamps=df.index
 symbols = df.columns
 for sym in symbols:
    for i in range(1, len(ldt_timestamps)) # looping from 2nd row to calculate ratio of today's price and yesterdays price
        f_symprice_today = df[sym].ix[ldt_timestamps[i]]

问题是循环遇到错误'KeyError-Timestamp：2012-04-03 00:00:00。我跟踪错误并发现它发生在循环到达特定股票代码列 - “M50”时。这是第 891 栏

我尝试了以下方法：

  1. 检查是否是导致错误的时间戳，我检查了 df['M50'].ix[ldt_timestamps[200]]。错误是相同的（尽管时间戳不同）。

  2. 检查是否导致错误的股票代码。我尝试使用其他符号。没有错误。即使我尝试了在“M50”之后出现的符号，也没有错误。所以问题是符号。但符号取自数据框的列。

  3. 为了进一步理解错误，我尝试了 df['M50'].shape，它返回 (0,1709)。这很有趣，因为当我尝试使用其他股票代码时，形状总是 (367,)

df.T.Head 显示以下内容：

  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  Index: 5 entries, 20MICRONS to AANJANEYA
  Columns: 367 entries, 2012-04-02 00:00:00 to 2013-09-27 00:00:00
  dtypes: float64(367)

写入 csv 的 df 如下所示：

date      20MICRONS 3IINFOTECH  3MINDIA A2ZMES  AANJANEYA   AARTIDRUGS
4/2/2012    83.85   16.15   3761.25 116.75  560.7   104.4
4/3/2012    83.75   16.1    3997.65 125.95  553 103
4/4/2012    81.75   16.05   3992.3  122.55  552.25  104.55
4/9/2012    81.55   15.7    4176.45 118.05  522.2   103.65
4/10/2012   83.05   15.75   4234.1  118.85  523.8   105.5
4/11/2012   81.75   15.85   4238.6  115.95  510.9   108.2
4/12/2012   81.6    15.9    4371.75 114.5   529 109.9
4/13/2012   81.85   15.5    4403.4  112.55  514.7   112.1
4/16/2012   80.7    15.5    4449.65 112.95  509.9   111.9

真是不知所措。请求帮助以找出仅导致一个股票代码出现此错误的原因。

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