Python descriple（）返回了所有空值

我试图使用

descripe（）

来获得一些描述性统计数据，但是得到了应该是数字的

nan

值

我尝试使用

axis=0

或

axis=1

，而

axis=1

得到了正确的数值，但这不是我需要的<代码>轴=0未给出数值，NOB除外

import scipy.stats as scs
import statsmodels.api as sm

arr = log_returns.to_numpy()  #log_returns is the pd.DataFrame, 1200*9
scs.describe(arr, axis=0)

我尝试使用其他数据帧，它工作得很好，但返回的日志看起来很好

这是我使用代码得到的：

DescribeResult(nobs=1263, minmax=(array([nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]), array([nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan])), mean=array([nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]), variance=array([nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]), skewness=array([nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]), kurtosis=array([nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]))

实际上，所有的nan值都应该是浮点数

import scipy.stats as scs
import statsmodels.api as sm
import numpy as np

arr = np.array([[ 0.00319106, -0.00020801, 0.01943055, 0.01673707, -0.00785203, 0.00484115], 
          [ 0.0168392 , 0.01185672, 0.02491374, -0.02243826, -0.01460924, 0.00407847], 
          [ 0.01888372, 0.03193653, 0.00877704, -0.01465269, 0.00651202, 0.00078617]])#log_returns.to_numpy()  #log_returns is the pd.DataFrame, 1200*9

scs.describe(arr, axis=0)

并给出：

DescribeResult(nobs=3, minmax=(array([ 0.00319106, -0.00020801,  0.00877704, -0.02243826, -0.01460924,
        0.00078617]), array([0.01888372, 0.03193653, 0.02491374, 0.01673707, 0.00651202,
       0.00484115])), mean=array([ 0.01297133,  0.01452841,  0.01770711, -0.00678463, -0.00531642,
        0.00323526]), variance=array([7.27852276e-05, 2.63671322e-04, 6.73259558e-05, 4.30106436e-04,
       1.16348907e-04, 4.64396381e-06]), skewness=array([-0.66169565,  0.2940851 , -0.36884708,  0.59665684,  0.40799184,
       -0.60877654]), kurtosis=array([-1.5, -1.5, -1.5, -1.5, -1.5, -1.5]))

我不得不做一些

statmodels

更新来使它工作，但现在它似乎工作正常

尝试使用pip将

statmodels

更新至最新版本：

pip install statsmodels --upgrade

如果改用conda，则更好：

conda upgrade statsmodels

并给出：

DescribeResult(nobs=3, minmax=(array([ 0.00319106, -0.00020801,  0.00877704, -0.02243826, -0.01460924,
        0.00078617]), array([0.01888372, 0.03193653, 0.02491374, 0.01673707, 0.00651202,
       0.00484115])), mean=array([ 0.01297133,  0.01452841,  0.01770711, -0.00678463, -0.00531642,
        0.00323526]), variance=array([7.27852276e-05, 2.63671322e-04, 6.73259558e-05, 4.30106436e-04,
       1.16348907e-04, 4.64396381e-06]), skewness=array([-0.66169565,  0.2940851 , -0.36884708,  0.59665684,  0.40799184,
       -0.60877654]), kurtosis=array([-1.5, -1.5, -1.5, -1.5, -1.5, -1.5]))

我不得不做一些

statmodels

更新来使它工作，但现在它似乎工作正常

尝试使用pip将

statmodels

更新至最新版本：

pip install statsmodels --upgrade

如果改用conda，则更好：

conda upgrade statsmodels

---

你能发表一种意见吗？对于数据帧arr.Thanksarray（[[0.00319106，-0.00020801，0.01943055，…，0.01673707，-0.00785203，0.00484115]，[0.0168392，0.01185672，0.02491374，…，0.02243826，-0.01460924，0.00407847]，[0.01888372，0.03193653，0.00877704，…，0.0146569，0.006517，…]，…，你能发布一种输入吗？3行就足够了，用于数据帧arr.Thanksarray（[0.00319106，-0.00020801，0.01943055，…，0.01673707，-0.00785203，0.00484115]，[0.0168392，0.01185672，0.02491374，，-0.02243826，-0.01460924，0.00407847]，[ 0.01888372, 0.03193653, 0.00877704, ..., -0.01465269, 0.00651202, 0.00078617]，…，我实际上调查了整个数据帧，找到了最后一行所有nan s。我删除了该行，一切正常。我实际上调查了整个数据帧，找到了最后一行所有nan s。我删除了该行，一切正常。