# 将持仓信息转变成dataframe格式 positions_df = pd.DataFrame(account_info['positions'], dtype=float) positions_df = positions_df.set_index('symbol') # 筛选交易的币对 positions_df = positions_df[positions_df.index.isin(symbol_config.keys())] # 将账户信息转变成dataframe格式 assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'], dtype=float) assets_df = assets_df.set_index('asset')

这段代码的作用是将一个账户的持仓信息和资产信息转换为DataFrame格式，方便后续的数据处理和分析。

首先，将持仓信息转换为DataFrame格式，并以币对的标识符（symbol）作为索引。然后，筛选出交易所支持的币对，并将其保留。接着，将资产信息转换为DataFrame格式，并以资产的标识符（asset）作为索引。最后，将转换后的持仓信息和资产信息保存在positions_df和assets_df两个变量中。

这样一来，我们就可以方便地使用pandas库提供的各种数据分析功能对这些数据进行处理和分析了。

相关问题

C:\Users\Administrator\Desktop\sp-布林15m\Function.py:203: FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised. positions_df = pd.DataFrame(account_info['positions'], dtype=float) C:\Users\Administrator\Desktop\sp-布林15m\Function.py:208: FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised. assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'], dtype=float)这个问题应该怎么解决

这个警告是因为在创建DataFrame时，传入了一个dtype参数，但是数据中有一些无法转换为float64类型的值。未来的版本中，要么所有列都将被转换为指定的数据类型，要么将引发TypeError。解决此问题的方法是删除dtype参数或确保所有数据可以转换为指定的数据类型。你可以尝试将代码修改为以下形式来解决这个问题：

positions_df = pd.DataFrame(account_info['positions'])
positions_df = positions_df.astype(float)

assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'])
assets_df = assets_df.astype(float)

这将先创建一个DataFrame，然后将其转换为float类型。这样做可以忽略掉数据类型不一致的警告。

FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised. assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'], dtype=float)这个错应该怎么解决

这个警告是因为在创建 DataFrame 时，其中的数据类型无法被转换为 float64，因此 pandas 会将其转换为 object 类型。但是在未来的版本中，如果指定了 dtype，那么所有列都将强制转换为指定的数据类型，或者会报错。

如果你想要将 DataFrame 中的所有列都转换为 float64 类型，可以使用以下代码：

assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'], dtype=np.float64)

如果你只想将其中某些列转换为 float64 类型，可以使用以下代码：

assets_df = pd.DataFrame(account_info['assets'])
assets_df[['column1', 'column2']] = assets_df[['column1', 'column2']].astype(float)

其中，`column1` 和 `column2` 是你想要转换的列名，可以根据实际情况进行修改。