Pandas Rolling Apply报错：apply()收到意外关键字参数mean

嘿，这个问题我之前也碰到过！你出错的核心原因是：rolling().apply()方法本身的参数列表里并没有你自定义的mean参数，直接把mean=mean作为apply的关键字参数传入，自然会触发TypeError: apply() got an unexpected keyword argument 'mean'的错误。

要给自定义函数传递额外参数，你需要用到apply()专门提供的args或kwargs参数，下面给你两种可行的解决方案：

方案1：使用args传递位置参数 #

把额外参数打包成元组传给args参数（哪怕只有一个参数，也要加逗号保证是元组类型，避免被识别成单个元素）：

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame(columns=['amount'])
df_test['amount'] = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = df_test['amount'].mean()

def rule(x, mean):
    x = x - mean
    return sum(x)

# 用args传递mean参数
result = df_test['amount'].rolling(3).apply(rule, args=(mean,))
print(result)

方案2：使用kwargs传递关键字参数 #

把额外参数整理成字典传给kwargs参数，字典的键名要和自定义函数的参数名完全一致：

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame(columns=['amount'])
df_test['amount'] = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = df_test['amount'].mean()

def rule(x, mean):
    x = x - mean
    return sum(x)

# 用kwargs传递mean参数
result = df_test['amount'].rolling(3).apply(rule, kwargs={'mean': mean})
print(result)

两种方案都能正常运行，输出结果如下：

0         NaN
1         NaN
2   -3.000000
3   -1.000000
4    1.000000
Name: amount, dtype: float64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者s900n