データセットをダウンロードし、DataFrameにEDA関数を適用するために次のコードを記述しました
url = "https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/RELIANCE.BO?period1=1577110559&period2=1608732959&interval=1d&events=history&includeAdjustedClose=true"
r = requests.get(url)
open(stock+'.csv','wb').write(r.content)
ril = pd.read_csv(r'RELIANCE.csv',date_parser='Date')
ril.head(10)
ここCloseでは、df.apply()関数を練習するために、適用列を介して列を取得したいと思います
def close(stock):
print(stock.iloc[:,6])
ril.apply(close)
しかし、コードが与えたIndexingErrorとして、
IndexingError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-9fad7d447930> in <module>()
----> 1 asp.apply(close)
7 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexing.py in _has_valid_tuple(self, key)
698 for i, k in enumerate(key):
699 if i >= self.ndim:
--> 700 raise IndexingError("Too many indexers")
701 try:
702 self._validate_key(k, i)
IndexingError: Too many indexers
df.apply()関数で実行できますか？
df = pd.read_csv(r'RELIANCE.csv',date_parser='Date')
close1 = df['Close'] #standard way of assessing the column
close2 = df.apply(lambda x: x.iloc[4] , axis=1) #apply function row-wise: take 1
close3 = df.apply(lambda x: x[4] , axis=1) # ... take 2
close4 = df.apply(lambda x: x['Close'], axis=1) # ... take 3
print( np.allclose(close1, close2, equal_nan=True) ) # verify
...
参考資料：pandas.DataFrame.ilocおよびpandas.DataFrame.apply
基本的に、あなたのケースで起こったことは、pd.applyインデックスを使用するだけでなく、を使用してデータフレームを反復処理したことですdf.iloc[:,...]。axis=1関数を行方向に適用するには、に注意してください
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