erhalte eine Fehlermeldung mit Pandas-Panel boolean Indizierung

Question

Ich habe ein Panel stocks die ['volume'], ['30_Avg_Vol'] and ['20_Avg_Vol'] als Achsen hat

stocks.Volume 
        AAPL  OPK 
Date        
010-01-11 115557365.0 130195.0 
2010-01-12 148614774.0 121245.0 
2010-01-13 151472335.0 47897.0 
2010-01-14 108288411.0 126539.0 
2010-01-15 148584065.0 175261.0 
2010-01-19 182501620.0 123318.0 
2010-01-20 153037892.0 100803.0 
2010-01-21 152038565.0 262285.0 
2010-01-22 220441872.0 114525.0 


stocks['30_Avg_Vol'] 
Date    AAPL   OPK 
2010-01-21   NaN   NaN 
2010-01-22   NaN   NaN 
2010-01-25 1.526774e+08 1.607402e+05 
2010-01-26 1.723086e+08 1.592968e+05 
2010-01-27 1.875047e+08 1.554605e+05 
2010-01-28 1.933864e+08 1.540021e+05 
2010-01-29 1.996023e+08 1.549712e+05 
2010-02-01 1.989956e+08 1.532240e+05 

stocks['20_Avg_Vol'] 
        AAPL   OPK 
Date       
2010-01-12   NaN   NaN 
2010-01-13   NaN   NaN 
2010-01-14   NaN   NaN 
2010-01-15 1.315716e+08 1.718937e+05 
2010-01-19 1.362016e+08 1.674777e+05 
2010-01-20 1.376046e+08 1.619215e+05 
2010-01-21 1.387149e+08 1.696418e+05 
2010-01-22 1.445526e+08 1.657049e+05 
2010-01-25 1.526774e+08 1.607402e+05 
2010-01-26 1.723086e+08 1.592968e+05 
2010-01-27 1.875047e+08 1.554605e+05 

Ich versuche, die Platte in der folgenden Art und Weise

stocks[(stocks['Volume']> (1.5 * stocks['30_Avg_Vol']))|(stocks['Volume']> (1.5* stocks['20_Avg_Vol']))] 

überall dort, wo zu schneiden, die Das Volumen ist größer als das 1,5-fache des 30-Tage-Durchschnittsvolumens oder des 20-Tage-Durchschnittsvolumens.

aber ich erhalte den folgenden Fehler:

raise ValueError('Cannot index with multidimensional key') 
ValueError: Cannot index with multidimensional key 

Jede Art und Weise um dieses?

Danke.

Answer 1

Sie haben eine MultiIndex. Um in eine MultiIndex zu indizieren, müssen Sie Ihre Schlüssel paarweise (oder in Triplets usw.) angeben.

Der einfachste Weg, dies zu umgehen ist zu einem singulären Index zurück:

So:

stocks[(stocks['Volume']> (1.5 * stocks['30_Avg_Vol']))|(stocks['Volume']> (1.5* stocks['20_Avg_Vol']))] 

Becomes:

_stocks = stocks.reset_index() 

_stocks[(_stocks['Volume']> (1.5 * _stocks['30_Avg_Vol']))|(_stocks['Volume']> (1.5* _stocks['20_Avg_Vol']))]