ypeError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 20 17 close_price = pd.DataFrame() 18 total_mv = pd.DataFrame() ---> 20 for code in hs300['code']: 21 df = ts.pro_bar(ts_code=code, asset='E', start_date=start_date, end_date=end_date) 22 close_price[code] = df['close'] TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这个错误通常是由于没有正确地初始化对象所导致的。在您的代码中，可能是因为 ts.pro_bar() 函数返回了 None，而不是一个 DataFrame 对象，导致在接下来的代码中试图对一个 None 类型的对象进行操作而引发 TypeError。

您可以在调用 ts.pro_bar() 函数之前，先打印出相关的参数，确保它们都是正确的。您还可以在代码中添加一些错误处理机制，例如使用 try-except 语句来捕获异常，并在出现异常时打印出错误信息以帮助您找到问题所在。

另外，还要确保您的 pandas 库已正确安装和导入，因为 DataFrame 对象是 pandas 库的一部分。

相关问题

ypeError Traceback (most recent call last) Cell In[100], line 7 4 import numpy as np 6 # 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组 ----> 7 close_np = np.array(valid['close']) 8 preds_valid_np = np.array(preds_valid) 10 # 计算均方根误差 TypeError: list indices must be integers or slices, not str错误怎么修改

这个错误是由于 valid 变量不是一个 Pandas 数据框，而是一个列表。因此，你需要将 valid 变量转换为 Pandas 数据框，然后才能使用列名来访问它的列。以下是修改代码的方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 将 valid 列表转换为 Pandas 数据框
valid = pd.DataFrame(valid)

# 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组
close_np = np.array(valid['close'])
preds_valid_np = np.array(preds_valid)

# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((close_np - preds_valid_np), 2)))

这里我们首先使用 pd.DataFrame() 函数将 valid 列表转换为 Pandas 数据框，然后才能使用它的列名来访问 'close' 列。这样就可以避免 TypeError 错误了。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[39], line 3 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 model_kmean = KMeans(n_clusters=3) ----> 3 cluster_labels_1= model_kmean.fit_predict(df1) 4 cluster_labels1=pd.DataFrame(cluster_labels_1, columns=['clusters']) 5 merge_data1=pd.concat([a, pd.Series(cluster_labels_1, index=df1.index)], axis=1) File ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1033, in _BaseKMeans.fit_predict(self, X, y, sample_weight) 1010 def fit_predict(self, X, y=None, sample_weight=None): 1011 """Compute cluster centers and predict cluster index for each sample. 1012 1013 Convenience method; equivalent to calling fit(X) followed by (...) 1031 Index of the cluster each sample belongs to. 1032 """ -> 1033 return self.fit(X, sample_weight=sample_weight).labels_

这段代码出现了一个 ValueError，可能是由于数据类型不匹配或参数设置错误导致的。建议检查一下 df1 的数据类型和值是否符合 KMeans 模型的要求。另外，也可以尝试调整一下 n_clusters 参数的值看看是否能够解决问题。