Python 正确使用带参数的lambda函数

我想对数据帧应用一个函数，以便使用lambda创建一个具有平均值的新数据帧，我得到以下错误：

TypeError:（“参数'real'的类型不正确（应为numpy.ndarray，got Series）”，u'出现在索引2018-01-02 00:00:00'）

以下是我的数据：

  AA        AAPL          FB         GOOG        TSLA  
Date                                                                     
2018-01-02  55.169998  168.987320  181.419998  1065.000000  320.529999   
2018-01-03  54.500000  168.957886  184.669998  1082.479980  317.250000   
2018-01-04  54.700001  169.742706  184.330002  1086.400024  314.619995   
2018-01-05  54.090000  171.675278  186.850006  1102.229980  316.579987   
2018-01-08  55.000000  171.037628  188.279999  1106.939941  336.410004   
2018-01-09  54.200001  171.018005  187.869995  1106.260010  333.690002  

这就是我目前正在尝试的：

data = pd.read_csv('help.csv', parse_dates=True, index_col=0)
sma20 = data.apply(lambda x: ta.SMA(x, 20), axis=0)
print(sma20.tail())

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在pandas的较新版本中，如果希望

apply

将

ndarray

传递给函数，则可以提供

raw=True

参数

# data.apply(lambda x: ta.SMA(x, 20), axis=0, raw=True)
# Same as,
data.apply(ta.SMA, axis=0, raw=True, args=(20, ))

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PS：您不需要完成

lambda

！错误的轴。sma20=data.apply（λx:ta.SMA（x，3），axis=0，raw=True），谢谢。