Python 关于.apply（）和通过函数传递整列的问题

我有一个数据框架，以股票作为标题和行，在过去一年中每日调整收盘价，我想计算年化波动率，但我不确定如何通过列。当我运行此代码时，我得到一个异常：

TypeError:“Series”对象不可调用

import pandas as pd
import datetime as datetime
from datetime import timedelta
import yfinance as yf

df = pd.read_excel('C:/Users/Jacob/Downloads/Benchmark Tickers.xlsx', sheet_name='Sheet1')

tickers_list = df['Ticker'].tolist()

data = pd.DataFrame(columns=tickers_list)
    
for ticker in tickers_list:
    data[ticker] = yf.download(ticker, start=datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(days=365), end=datetime.date.today()) ["Adj Close"]

def volatility(ticker):
    return data[ticker].pct_change().rolling(252).std()*(252**0.5)

data[ticker].apply(volatility(ticker))
    
export_excel = data.to_excel(r'C:/Users/User/Downloads/testvol.xlsx', sheet_name='Sheet1', index= True)

如何将此波动率函数应用于每一列

以下是一个链接，指向在执行Y财务拉动时拉动的数据：

---

在对序列调用

apply

时，您不会像调用函数时通常那样指定参数，而是将其作为关键字参数传递：

data[ticker] = data[ticker].apply(volatility, ticker=ticker)

那应该会解决的

---

熊猫文档也有一些很好的例子。请参阅。

当您在序列上调用

apply

时，您不会像调用函数时通常那样指定参数，而是将其作为关键字参数传递：

data[ticker] = data[ticker].apply(volatility, ticker=ticker)

那应该会解决的

熊猫文档也有一些很好的例子。参见。

• 在数据帧上使用

  .apply

  时，轴=0，默认情况下，对每列执行逐列计算，因此无需指定每一个股票代码名称

将熊猫作为pd导入
以yf形式导入yf财务
从日期时间导入日期时间、时间增量、日期
#给我一张股票行情表
股票代码=['EFT'，'PPR'，'SRLN']
#创建包含列的空数据帧
数据=pd.DataFrame（列=标记器）
#获取数据
对于自动售检票机中的自动售检票机：
data[ticker]=yf.download（ticker，start=datetime.now（）-timedelta（days=365），end=date.today（））[“Adj Close”]
#对每个股票代码执行计算，并将其添加到calcs数据框中
#252对许多人来说是滚动的；这意味着它需要252行来执行计算。
#to将用于显示它正在工作
calcs=数据.apply（λx:x.pct_change（）.滚动（10.std（）*（10**0.5））
#显示器（计算头（20））
EFT PPR SRLN
日期
2019-08-20楠楠
2019-08-21楠楠
2019-08-22楠楠
2019-08-23楠楠
2019-08-26楠楠
2019-08-27楠楠
2019-08-28楠楠
2019-08-29楠楠
2019-08-30楠楠
2019-09-03楠楠
2019-09-04  0.009594  0.012125  0.004690
2019-09-05  0.009483  0.012122  0.004691
2019-09-06  0.009870  0.009697  0.004736
2019-09-09  0.009037  0.010020  0.004191
2019-09-10  0.009205  0.009544  0.003981
2019-09-11  0.006672  0.009543  0.004084
2019-09-12  0.006492  0.010054  0.003925
2019-09-13  0.005592  0.010049  0.003992
2019-09-16  0.005428  0.012274  0.003367
2019-09-17  0.004926  0.010776  0.002505

• 在数据帧上使用

  .apply

  时，轴=0，默认情况下，对每列执行逐列计算，因此无需指定每一个股票代码名称

将熊猫作为pd导入
以yf形式导入yf财务
从日期时间导入日期时间、时间增量、日期
#给我一张股票行情表
股票代码=['EFT'，'PPR'，'SRLN']
#创建包含列的空数据帧
数据=pd.DataFrame（列=标记器）
#获取数据
对于自动售检票机中的自动售检票机：
data[ticker]=yf.download（ticker，start=datetime.now（）-timedelta（days=365），end=date.today（））[“Adj Close”]
#对每个股票代码执行计算，并将其添加到calcs数据框中
#252对许多人来说是滚动的；这意味着它需要252行来执行计算。
#to将用于显示它正在工作
calcs=数据.apply（λx:x.pct_change（）.滚动（10.std（）*（10**0.5））
#显示器（计算头（20））
EFT PPR SRLN
日期
2019-08-20楠楠
2019-08-21楠楠
2019-08-22楠楠
2019-08-23楠楠
2019-08-26楠楠
2019-08-27楠楠
2019-08-28楠楠
2019-08-29楠楠
2019-08-30楠楠
2019-09-03楠楠
2019-09-04  0.009594  0.012125  0.004690
2019-09-05  0.009483  0.012122  0.004691
2019-09-06  0.009870  0.009697  0.004736
2019-09-09  0.009037  0.010020  0.004191
2019-09-10  0.009205  0.009544  0.003981
2019-09-11  0.006672  0.009543  0.004084
2019-09-12  0.006492  0.010054  0.003925
2019-09-13  0.005592  0.010049  0.003992
2019-09-16  0.005428  0.012274  0.003367
2019-09-17  0.004926  0.010776  0.002505

首先，非常感谢您的回复。当我这样运行时，得到的错误是：ValueError:shape mismatch:shape的值数组（252，）无法广播到shape（7,0）的索引结果。不确定这意味着什么，试着用谷歌搜索。不过我会查看你的链接。再次感谢您的回复。首先，非常感谢您的回复。当我这样运行时，得到的错误是：ValueError:shape失配：无法将形状（252，）的值数组广播到形状（7,0）的索引结果。不确定这意味着什么，试着用谷歌搜索。不过我会查看你的链接。再次感谢您的回复。