df[ high ].rolling(window=2*N-1, center=True)包括开头数据，不包括结尾数据

这个问题涉及到 Pandas 中 DataFrame 的滚动窗口函数 rolling() 的用法。rolling() 函数可以对 DataFrame 进行滚动窗口计算，其中 window 参数指定窗口大小，center 参数指定窗口是否居中，而 high 则是 DataFrame 的一个列名。

根据你的描述，rolling() 函数的 window 参数是 2*N-1，因此窗口大小为 2*N-1。而 center 参数为 True，则表示窗口居中，即以当前行为中心，左右各取 window//2 个样本。因此，rolling() 函数包括开头数据，但不包括结尾数据。

举个例子，假设 DataFrame 的行数为 10，window=5，center=True。对于第一行，其滚动窗口包括前 2 个样本和当前样本，共 3 个样本；对于最后一行，其滚动窗口包括后 2 个样本和当前样本，共 3 个样本。因此，rolling() 函数不包括结尾数据。

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import pandas as pd window_size = 4 # 定义窗口大小 df = pd.read_csv('stock_data.csv') if len(df) >= window_size and window_size > 0: df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=window_size).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(window_size-1))) * 1 if len(df) >= window_size-1 and window_size > 0: df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=window_size-1).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(window_size-2))) * 1修改此代码，避免出现0 is not in range

如果你仍然遇到 `0 is not in range` 的错误，可以尝试以下两种方法：

1. 检查数据中是否有缺失值。如果数据中有缺失值，可能会导致rolling函数中的窗口大小小于指定的窗口大小，从而导致错误。你可以使用 `df.isnull().sum()` 来检查数据中是否有缺失值。

2. 将lambda函数中的 `range(window_size-1)` 和 `range(window_size-2)` 改为 `range(window_size)` 和 `range(window_size-1)`，这样可以确保范围中包含数字0。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 

window_size = 4 # 定义窗口大小 
df = pd.read_csv('stock_data.csv') 

if len(df) >= window_size and window_size > 0: 
    df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=window_size).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(window_size))) * 1 

if len(df) >= window_size-1 and window_size > 0: 
    df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=window_size-1).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(window_size-1))) * 1

注意，这里仅仅是对错误的解决方案，如果是数据问题，需要对数据进行处理。

def myself_kdj(df,N=9,M1=3,M2=3): low_list = df['low'].rolling(N).min() low_list.fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True) high_list = df['high'].rolling(N).max() high_list.fillna(value = df['high'].expanding().max(), inplace=True) rsv = (df['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100 df['k'] = pd.DataFrame(rsv).ewm(M1-1).mean() df['d'] = df['k'].ewm(M2-1).mean() df['j'] = 3 * df['k'] - 2 * df['d'] return df

这是一个自定义的KDJ指标计算函数`myself_kdj`，它使用了rolling、expanding和ewm函数来计算KDJ指标。函数接受一个包含股票数据的DataFrame作为输入，并返回包含KDJ指标的DataFrame。

函数的参数说明如下：
- `df`：包含股票数据的DataFrame，需要包含'high'、'low'和'close'列。
- `N`：KDJ指标的周期参数，默认为9。
- `M1`：K值的平滑参数，默认为3。
- `M2`：D值的平滑参数，默认为3。

以下是使用这个自定义函数计算KDJ指标的示例代码：

import pandas as pd

# 假设你有一个包含股票数据的DataFrame，其中包含'high'、'low'和'close'列
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 使用自定义函数计算KDJ指标
data = myself_kdj(data, N=9, M1=3, M2=3)

print(data)

请根据实际情况修改代码，适应你的数据格式和需求。需要注意的是，这只是一个简单的KDJ指标计算示例，你可能还需要考虑其他因素，如参数调优和数据预处理等。