df.loc在切片器返回nan中使用索引

Question

我试图迭代一个日期框并获得某些行之间的最大列数，问题是当我将索引值放在我得到的nan上时：

for index, row in df.iterrows():
        if index >= 51:
            print(df.loc[index:(index - 51), 'close'].max())

为此，我得到一个nan值。
但如果我在切片器中使用如下数字：

for index, row in df.iterrows():
        if index >= 51:
            print(df.loc[0:51, 'close'].max())

我会得到的结果不是我需要的，因为我需要它是一个移动的窗口，但这只是为了显示问题

你知道为什么它不接受索引作为有效的切片器吗

Answer 1

我认为问题在于loc索引片向后，导致没有返回任何内容；在第一次迭代中，您的切片是df.loc[51:0, 'close'].max()。相反：

for index, row in df.iterrows():
    if index >= 51:
        print(df.loc[index-51:index,'close'].max())

#first iteration: df.loc[0:51,'close']

我假设索引是整数/数字，因此为什么可以使用loc混合整数和列名？否则我认为iloc可以工作

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修正案：这是我用iloc所想的，但（在我看来）与你的方法没有什么不同：

close_iloc = df.columns.get_loc('close') #gets the integer number needed for iloc to reference 'close'
for i in range(len(df.index)):
    if i >= 51:
        print(df.iloc[i-51:i,close_iloc].max())