在时间循环中使用带条件on count的np.where（）

Question

我想使用np.where（）来指定一个新的df列df['avg_gain']，其中的值来自另外两个df列中的一个df['avg_gain_0']或df['avg_gain_n']，使用的值由时间循环中的循环数（'count'变量）确定，如下所示：

starttime = time.time()
count = 0 

def x(): 
    klines = client.get_klines(symbol='BTCUSDT', interval=Client.KLINE_INTERVAL_15MINUTE)
    df = pd.DataFrame(klines)
    df.columns = ['timestart', 'open', 'high', 'low', 'close', 'timeend']

    ...

    df['change'] = df.close.astype(float).diff()
    df['gain'] = np.where(df['change'] > 0, df['change'], 0)

    df['avg_gain_0'] = df['gain'].rolling(window=6, center=False).mean()
    df['avg_gain_n'] = ((float(df['avg_gain'].iloc[-1]) * 5) + df['gain']) / 6
    df['avg_gain'] = np.where(count = 0, df['avg_gain_0'], df['avg_gain_n'])

while True:
    try:
        x()
        count += 1
        time.sleep(60.0 - ((time.time() - starttime) % 60.0))

用于df['gain']的np.where()函数工作得很好，但我收到了一个

positional argument after keyword argument

用于df['avg_gain']的np.where()函数出错

我该如何解决？谢谢你的帮助。谢谢

Answer 1

您对np的调用，其中包含count=0（带有一个单音“=”， 解释为命名（关键字）参数的内容

在np中，其中第一个参数是条件。 因此，您可能应该将此说明更改为：

np.where(count == 0, df['avg_gain_0'], df['avg_gain_n'])

（double“=”）