如何在Python中获得2个数据帧的减法平均值？

我有两个python数据帧

y

2015-06-05 15:00:00.000     20.22
2015-06-05 15:00:00.500     20.22
2015-06-05 15:00:01.000     20.22
                            ...  
2015-06-05 15:31:38.500    114.95
2015-06-05 15:31:39.000    114.95
2015-06-05 15:31:39.500    114.95
Freq: 500L, Name: sensor_19, dtype: float64

y\u预测

2015-06-05 15:00:00.000     93.445314
2015-06-05 15:00:00.500     20.224281
2015-06-05 15:00:01.000     20.226055
                              ...    
2015-06-05 15:31:38.500    115.612101
2015-06-05 15:31:39.000    114.682510
2015-06-05 15:31:39.500    114.917647
Freq: 500L, dtype: float64

实际上，y\u predict是由ARMA模型计算的y的预测值。如您所见，它们具有相同的数据结构、相同的行数和相同的索引。然而，当我试图得到这两个数据帧的减法平均值时，我得到了一个错误

def mean_forecast_err(y, y_predict):
   return y.sub(y_predict).mean()

# other preparation before ...
y = df['sensor_19']
arma_mod12 = sm.tsa.ARMA(y, (1, 2)).fit()
y_predict12 = arma_mod12.predict()
print "ARMA(1, 2): err_mean=" + mean_forecast_err(y, y_predict12)

我的问题是：

• 错误来自哪里
• 或者如何生成一个受欢迎的异常，以便我可以看到错误消息进行调试

---

这应该是可行的。我只在最后一行代码中将返回值更改为str类型：

def mean_forecast_err(y, y_predict):
   return y.sub(y_predict).mean()

# other preparation before ...
y = df['sensor_19']
arma_mod12 = sm.tsa.ARMA(y, (1, 2)).fit()
y_predict12 = arma_mod12.predict()
print "ARMA(1, 2): err_mean=" + str(mean_forecast_err(y, y_predict12))