Python “发生异常”；例如；在函数方法中执行此操作时，简单函数起作用

我面临一个奇怪的问题，并试图在这里解释这一点

看看这段代码，这里的“df”是一个数据框，日期作为索引，开放、高、低、闭、卷作为列

calc（df）是我用来计算逻辑并在get\u update（）函数中调用ematv（）的函数

1.当我运行时，在下面的代码中

df=ematv（df.fillna（0），13）

未发现错误，这是基于“关闭”计算EMA

2.当我使用get_update（），df=ematv（df['example'].fillna（0），lengthema，name='example'）来计算ema时，从get_update（）调用了相同的函数，在这里我得到了错误。 发生异常“示例”

我做错了什么，这对我来说可能是一个很好的教训。 下面给我的警告很少

def ematv(df,period,name='close'):#closely matching except the decimal
    newcol ='ema'+str(period)+name
    df[newcol] = df[name].ewm(span=period,min_periods=0,adjust=False,ignore_na=False).mean()
    return df


def get_update(df, length=None,threshold = None,lengthema=None):
    if length is None:
        length = 14
        lengthema=13
        column_name = 't1'
    else:
        length = int(length)
        lengthema=int(lengthema)
        column_name = 'ti_{}'.format(length)

    df['example']=TA.test(df)//example column with value added
    df=ematv(df['example'].fillna(0),lengthema,name='example')
    return df


def calc(df):
    df = ematv(df.fillna(0),13)
    df  = get_update(df.fillna(0), length=20,threshold =0,lengthema=13)
    return df

calc(df)

我得到一些警告：

pydevd_解析器.py:166:FutureWarning:Series.base已弃用，并且 将在未来版本attr=getattr（var，n）中删除 pydevd_解析器.py:166:FutureWarning:Series.data已弃用，并且 将在未来版本attr=getattr（var，n）中删除 pydevd_解析器.py:166:FutureWarning:Series.flags已弃用，并且 将在未来版本attr=getattr（var，n）中删除 pydevd_解析器.py:166:FutureWarning:Series.itemsize已弃用 并将在将来的版本attr=getattr（var，n）中删除 pydevd_解析器.py:166:FutureWarning:Series.Streads不推荐使用 并将在将来的版本attr=getattr（var，n）中删除 pydevd_解析器.py:71:FutureWarning:Series.flags已弃用，并且 将在将来的版本返回getattr（var，attribute）时删除 pydevd_解析器.py:71:FutureWarning:Series.Streads已弃用，并且 将在将来的版本返回getattr（var，attribute）时删除

编辑1： 已尝试使用此编辑更改代码

def ematv(dff:DataFrame,period,name='close')-> Series:#closely matching except the decimal
    newcol ='ema'+str(period)+name
    dff[newcol] = dff[name].ewm(span=period,min_periods=0,adjust=False,ignore_na=False).mean()
    return dff

现在计算ema，但我得到了这个错误

---

异常发生，通过的项目数量错误34个，放置意味着1个

这是如何解决问题的我不是很确定，这解决了问题。添加此

df['examples']=''

在调用

df['examples']=ematv

---

这是如何解决问题的我不是很确定，这解决了问题。添加此

df['examples']=''

在调用

df['examples']=ematv

---

你在一个地方调用df=ematv（df.fillna（0），13）和df=ematv（df['example'].fillna（0），lengthema，name='example'），也许我遗漏了什么，但我相信你发出了两个不同的调用，这就是为什么它们的行为不同。这两个实例都不同，一次是用“close”计算ema这是第一个实例，第二个实例是计算ema，其中输入了“示例”列。为什么它在第二次审判中失败了呢。请检查给出的警告；发生异常，我没有收到任何其他错误。您是否可以添加异常的完整堆栈跟踪，似乎是导致此错误的关键：异常发生的“示例”…行

df['example']=TA.test（df）//添加值的示例列在
get\u update
中不是有效的Python。有丢失的吗？哪里什么是TA？@gaFF TA是从Finta导入的，您可以使用任何类实例来检查这一点。你在一个地方调用df=ematv（df.fillna（0），13）和df=ematv（df['example'].fillna（0），lengthema，name='example'），也许我遗漏了什么，但我相信你发出了两个不同的调用，这就是为什么它们的行为不同。这两个实例都不同，一次是用“close”计算ema这是第一个实例，第二个实例是计算ema，其中输入了“示例”列。为什么它在第二次审判中失败了呢。请检查给出的警告；发生异常，我没有收到任何其他错误。您是否可以添加异常的完整堆栈跟踪，似乎是导致此错误的关键：异常发生的“示例”…行
df['example']=TA.test（df）//添加值的示例列在
get\u update
中不是有效的Python。有丢失的吗？哪里什么是TA？@gaFF TA是从Finta导入的，您可以使用任何类实例来检查这一点。
def ematv(dff,period,name='close'):#closely matching except the decimal
    newcol ='ema'+str(period)+name
    dff[newcol] = dff[name].ewm(span=period,min_periods=0,adjust=False,ignore_na=False).mean()
    return dff[newcol]


def get_update(df, length=None,threshold = None,lengthema=None):
    if length is None:
        length = 14
        lengthema=13
        column_name = 't1'
    else:
        length = int(length)
        lengthema=int(lengthema)
        column_name = 'ti_{}'.format(length)

    df['example']=TA.test(df)//example column with value added
    df['examples']=''
    df['examples']=ematv(df['example'].fillna(0),lengthema,name='example')
    return df


def calc(df):
    df = ematv(df.fillna(0),13)
    df  = get_update(df.fillna(0), length=20,threshold =0,lengthema=13)
    return df

calc(df)