ytmcha = ytmcha.applymap(lambda x: 0 if x.shift(1) == 0 else x) 'float' object has no attribute 'shift'

这个代码片段看起来是在尝试使用pandas DataFrame的 `applymap` 函数进行操作，但遇到了 `'float' object has no attribute 'shift'` 错误。这是因为 `shift` 是pandas Series或DataFrame的一个属性，它用于移动元素的位置，通常用于时间序列数据分析，这里可能假设 `ytmcha` 是一个包含时间序列数据的DataFrame。

错误提示意味着你试图在一个`float`对象上使用`shift`方法，这通常是不对的，因为你不能直接在单一的浮点数上应用 shift 操作。你需要确保 `ytmcha` 中每一列的数据是可以进行 `shift` 操作的，例如日期时间类型或者整数索引。

在这个上下文中，可能的操作应该是这样的：

1. 确保 `ytmcha` 中的时间序列列是正确的类型，比如`datetime64[ns]` 或者整数索引。
2. 如果你确实想基于前一时刻的值来设置0，那么你需要先检查列是否是Series而不是单纯的数据，因为Series才有`shift`方法。可能你原本打算针对某个特定列(`ytmcha[col_name]`)进行操作，而不是整个DataFrame。

修正后的代码可能如下所示：

if isinstance(ytmcha.iloc[:, 0], pd.Series):
    ytmcha_series = ytmcha.iloc[:, 0]
    ytmcha_series = ytmcha_series.applymap(lambda x: 0 if (x.shift(1) if not pd.isna(x.shift(1)) else np.nan) == 0 else x)
else:
    print("无法直接对单个浮点数应用 shift，检查 `ytmcha` 数据列是否适合此操作。")

在这里，我们首先检查了第一列（假设它是时间序列列），然后才进行了`shift`操作并做了相应的条件判断。