Python Pandas TypeError:按组最大计算的数据类型的转换函数无效

我正在从R转换到python，这是一个相对较新的版本

我正试图完成一项相当简单的任务，稍后再做一些复杂的事情

我正在尝试按组获取最大值，在本例中，组为“symbol”，并使用“ClosePrice”列中的最大值创建一个新列

我正在使用groupby和transform：

proccessing_data['Max'] = proccessing_data.groupby('Symbol').transform(lambda x: x.ClosePrice.max(), axis =1)

proccessing_data['RSI'] = proccessing_data.groupby('Symbol').transform(lambda x: talib.RSI(x["ClosePrice"], timeperiod=14), axis =1)

并返回以下错误：

TypeError: Transform function invalid for data types

我的最终目标实际上是在transform中使用函数：

proccessing_data['Max'] = proccessing_data.groupby('Symbol').transform(lambda x: x.ClosePrice.max(), axis =1)

proccessing_data['RSI'] = proccessing_data.groupby('Symbol').transform(lambda x: talib.RSI(x["ClosePrice"], timeperiod=14), axis =1)

但这会返回相同的错误

为了便于参考，我使用：

proccessing_data$RSI_SMA <- ave(proccessing_data$ClosePrice, proccessing_data$Symbol,
                            FUN = function(x) RSI(x,n = 14, maType = "SMA"))

---

processing_data$RSI_SMA在使用
transform
之前，您需要指定要在分组数据帧上操作的列，因为每个列分别传递给
transform
函数，请参见，您不能在lambda函数中执行
x.ClosePrice
；对于您的情况：

proccessing_data['Max'] = proccessing_data.groupby('Symbol').ClosePrice.transform('max')
#                       specify the column to transform here ^^^^^^^^^^

proccessing_data['RSI'] = proccessing_data.groupby('Symbol').ClosePrice.transform(lambda x: talib.RSI(x, timeperiod=14))
#                       specify the column to transform here ^^^^^^^^^^

在使用
transform
之前，您需要指定要在分组数据帧上操作的列，因为每个列分别传递给
transform
函数，请参见，您不能在lambda函数中执行
x.ClosePrice
；对于您的情况：

proccessing_data['Max'] = proccessing_data.groupby('Symbol').ClosePrice.transform('max')
#                       specify the column to transform here ^^^^^^^^^^

proccessing_data['RSI'] = proccessing_data.groupby('Symbol').ClosePrice.transform(lambda x: talib.RSI(x, timeperiod=14))
#                       specify the column to transform here ^^^^^^^^^^

这就是问题所在，谢谢！这就是问题所在，谢谢！