Python 函数的集合列表。ValueError：没有结果

滚动后的聚合方法不适用于函数列表

此代码引发一个Valueerror

df = pd.DataFrame({'col1':range(3), 'date':pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-03')})
df.rolling('6D', min_periods=1, on='date', closed='left').agg([sum])

但是这段代码对于一个函数来说效果很好

df.rolling('6D', min_periods=1, on='date', closed='left').agg(sum)

错误文本：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-389-91b03860c0e6> in <module>
----> 1 df.rolling('6D', min_periods=1, on='date', closed='left').agg([sum])

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/window.py in aggregate(self, arg, *args, **kwargs)
   1683     @Appender(_shared_docs['aggregate'])
   1684     def aggregate(self, arg, *args, **kwargs):
-> 1685         return super(Rolling, self).aggregate(arg, *args, **kwargs)
   1686 
   1687     agg = aggregate

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/window.py in aggregate(self, arg, *args, **kwargs)
    310 
    311     def aggregate(self, arg, *args, **kwargs):
--> 312         result, how = self._aggregate(arg, *args, **kwargs)
    313         if result is None:
    314             return self.apply(arg, raw=False, args=args, kwargs=kwargs)

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/base.py in _aggregate(self, arg, *args, **kwargs)
    557             return self._aggregate_multiple_funcs(arg,
    558                                                   _level=_level,
--> 559                                                   _axis=_axis), None
    560         else:
    561             result = None

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/base.py in _aggregate_multiple_funcs(self, arg, _level, _axis)
    615         # if we are empty
    616         if not len(results):
--> 617             raise ValueError("no results")
    618 
    619         try:

ValueError: no results

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1 df.滚动（'6D'，最小周期=1，日期，'date'，结束，'left'）。累计（[sum]）
聚合中的~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/window.py（self、arg、*args、**kwargs）
1683@Appender（_shared_docs['aggregate'））
1684 def聚合（自身、arg、*args、**kwargs）：
->1685返回超级（滚动，自）。聚合（arg，*args，**kwargs）
1686
1687 agg=骨料
聚合中的~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/window.py（self、arg、*args、**kwargs）
310
311 def聚合（自身、arg、*args、**kwargs）：
-->312结果，how=self.\聚合（arg、*args、**kwargs）
313如果结果为无：
314返回self.apply（arg，raw=False，args=args，kwargs=kwargs）
聚合中的~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/base.py（self、arg、*args、**kwargs）
557返回自聚集函数（参数，
558 _级别=_级别，
-->559 _轴=_轴），无
560其他：
561结果=无
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/base.py在聚合函数（self、arg、level、axis）中
615#如果我们是空的
616如果不是len（结果）：
-->617提高值错误（“无结果”）
618
619尝试：
ValueError：没有结果

我找到了一个解决办法。我不知道为什么，但在这种情况下，我们需要使用日期列作为索引

df.set_index('date').rolling('6D', min_periods=1, closed='left').agg(['sum','max'])

结果

           col1     
            sum  max
date                
2018-01-01  NaN  0.0
2018-01-02  0.0  1.0
2018-01-03  1.0  2.0

---

你可以用一个

dict

instead，我认为它只是一个窗口=一个函数，就像任何其他窗口实现一样（至少是我所知道的那些）。有趣的是，使用dict尝试解决方案时，我得到了

分段错误
错误，而我的python会话是killed@GrzegorzSkibinski
pandas.core.window.Rolling.aggregate的文档声明函数列表是一个合法参数。当我不使用句点作为窗口时，函数列表也可以正常工作。示例
df[['col1']].rolling（2）.agg（[sum，max]）
@lostCode您能否提供一个解决方案。我尝试了
df.rolling（'6D'，min_periods=1，on='date'，closed='left'）.agg（{'col1'：[sum，max]}）
但是得到了另一个例外，两者都必须在col1中？你能再创建一个专栏吗