调用函数遍历DataFrame字典计算成交量均线时遇错误，求解决方案

你的代码问题主要出在循环传参错误，以及函数默认参数存在的隐患：

错误点1：循环传参类型不对 #

你定义的dataframes字典里，键是字符串（比如'M1'），值才是对应的DataFrame对象（M1、H4）。但循环里你调用volume_ma(name)时，传的是字符串类型的键，而函数需要的是DataFrame实例，自然会报错（字符串没有tick_volume这个列）。

错误点2：函数默认参数的潜在问题 #

函数定义里timeframe=M15，如果M15这个变量没有提前定义，会直接触发NameError。建议去掉默认值，强制传入DataFrame，避免不必要的错误。

修正后的代码 #

修正后的函数 #

def volume_ma(timeframe, length=20):
    # 给传入的DataFrame添加成交量均线列
    timeframe['volume_ma'] = ta.sma(timeframe['tick_volume'], length=length)

修正后的循环 #

dataframes = {'M1': M1, 'H4': H4}

# 循环时传入字典的value，也就是对应的DataFrame对象
for name, df in dataframes.items():
    volume_ma(df)
    # 如果不同周期需要不同均线长度，可按需传入length参数：
    # 比如M1用10周期，H4用20周期
    # if name == 'M1':
    #     volume_ma(df, length=10)
    # else:
    #     volume_ma(df, length=20)

这样就能批量给两个时间周期的DataFrame计算并添加成交量均线列了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bahram Shakiba