empty_factors = [] for factor_name in filtered_factor_list: df_factor = gd.get_factors(begin_date, end_date, factor_name) if df_factor.isnull().values.any(): empty_factors.append(factor_name) print(empty_factors)在该代码中,为什么print出来的empty_factors和循环中出来的真实的empty_factors不一样
时间: 2023-12-29 11:04:01 浏览: 42
在这段代码中,循环将满足条件 `df_factor.isnull().values.any()` 的因子名称添加到 `empty_factors` 列表中。根据代码的描述,两者应该是相同的。
如果 `print(empty_factors)` 打印出来的结果与循环中实际的 `empty_factors` 列表不一样,可能有以下几个原因:
1. 代码执行顺序不正确:请确保在打印 `empty_factors` 列表之前,循环已经执行完毕并正确地将因子名称添加到列表中。
2. `filtered_factor_list` 发生了修改:请确保在循环之前和循环内部没有修改 `filtered_factor_list` 的代码。如果在循环之前或循环内部对 `filtered_factor_list` 进行了修改,可能会导致打印出来的 `empty_factors` 列表与循环中实际的列表不一样。
3. 数据获取函数 `gd.get_factors()` 返回了意外的结果:请确保 `gd.get_factors()` 函数在给定开始日期和结束日期以及因子名称时能够正确地获取因子数据。检查数据获取函数是否存在 bug 或者数据是否完整、正确。
通过仔细检查代码的执行顺序和可能的代码修改,您应该能够找到导致打印结果与循环实际结果不一致的原因。
相关问题
df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 怎么使用
df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 是一个使用pandas库中的read_csv函数来读取名为'ff1.csv'的CSV文件,并将其存储为一个DataFrame对象df_daily的代码。
使用这段代码,你可以将一个CSV文件加载到一个DataFrame对象中,以便进行数据分析和处理。以下是一些常见的用法和操作:
1. 读取CSV文件:
df_daily = pd.read_csv('ff1.csv')
2. 查看DataFrame的前几行:
df_daily.head()
3. 查看DataFrame的整体信息:
df_daily.info()
4. 查看DataFrame的列名:
df_daily.columns
5. 访问特定列的数据:
df_daily['column_name']
6. 进行数据筛选和过滤:
filtered_data = df_daily[df_daily['column_name'] > 10]
7. 对DataFrame进行排序:
sorted_data = df_daily.sort_values(by='column_name', ascending=False)
8. 对DataFrame进行统计计算:
mean_value = df_daily['column_name'].mean()
max_value = df_daily['column_name'].max()
min_value = df_daily['column_name'].min()
9. 对DataFrame进行数据可视化:
df_daily['column_name'].plot(kind='line')
filtered_predictions = np.array(filtered_predictions)
这行代码的作用是将`filtered_predictions`转换为numpy数组。`filtered_predictions`是一个列表,通过`np.array()`函数将其转换为numpy数组,可以方便地进行一些数值计算和处理。最终,转换后的numpy数组被赋值给`filtered_predictions`变量。
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