pandas滚动窗口apply调用时报'dict object is not callable'错误解决

项目中需要通过已采集的IBI（心跳间期）数据获取细粒度连续的心率变异性指标，因此需要对数据使用pandas大小为30s的滚动窗口进行处理。

首先按如下方式定义DataFrame：

py_physio_Data = pd.DataFrame(py_physio_DF)

数据样例如下：

当前已将数据过滤为仅保留1号参与者的数据，问题代码如下：

import hrvanalysis as hrv
py_physio_Data.index = pd.to_datetime(py_physio_Data["Timestamp"])
py_physio_Data.rolling("30s").apply(func = hrv.get_time_domain_features(py_physio_Data["IBI"]))

将timestamp设为索引列后尝试调用get_time_domain_features()函数，抛出报错：

TypeError: 'dict' object is not callable

查阅过往相关帖子，尝试了多种语法调整都无法解决问题：

py_physio_Data.rolling("30s").apply(func = hrv.get_time_domain_features(py_physio_Data))
py_physio_Data.rolling("30s").apply(func = hrv.get_time_domain_features())
py_physio_Data["IBI"].rolling("30s").apply(func = hrv.get_time_domain_features(py_physio_Data["IBI"]))

代码报错有两个原因：

• .apply函数对输出多值/字典的场景支持不好，get_time_domain_features会返回包含多组指标的字典，与apply的要求冲突
• 滚动窗口没有正确适配DataFrame首尾的窗口计算，首尾15行数据无法满足30秒窗口的取值要求

修复后的可用代码如下：

def calc_time(window):
  print(hrv.get_time_domain_features(window))
  print("========")
  return 0


py_physio_Data["IBI"].rolling("30s", min_periods = 30).apply(func = calc_time)

修复逻辑：将get_time_domain_features封装到仅返回单值的自定义函数中，满足.apply()的输出约束；同时设置min_periods=30，指定窗口的最小行数要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hamzah Ziadeh