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以下是我的数据框的样子：

  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

我正在尝试从带有两个参数&的talib包中应用一个函数。以下是我返回 all 的尝试：highlowNaN

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)

但是，该函数在没有 groupby 子句的情况下可以正常工作，并返回以下数字：

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

我apply对多个参数 &做错了groupby什么？

编辑：在@bsmith89 的帮助下，以下工作有效。

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)
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您已经编写了要x作为参数的函数，但随后您对其进行了操作df。

我还没有测试过，但尝试重写为

def f(df):    
   return ta.SAR(df.high, df.low, acceleration=0.05, maximum=0.2)
于 2018-11-01T03:39:12.200 回答