Pandas多级索引下计算股票52周新高触发KeyError: 'goog'报错如何解决

• 多标的拉取的雅虎财经数据返回的是双层MultiIndex列的DataFrame：第一层为行情指标（High/Open等），第二层为标的代码，因此初始读取df['High']['goog']是合法操作。
• 你在循环中直接新增df['52wk']列时，该列是单层列名的单列Series，仅保留日期索引，不存在标的代码层级的索引，后续执行df['52wk']['goog']时就会抛出找不到对应键的KeyError。
• 额外隐藏问题：对行情数据执行asfreq('D')会将交易日索引转为自然日索引，和原DataFrame的交易日索引对齐时会生成大量空值，导致滚动计算结果错误。

import pandas as pd
from pandas_datareader import data as web
import numpy as np

tickers = ('goog', 'meta', 'aapl', 'tsla') # 原fb已更名为META，用fb无法拉取最新数据
df = web.DataReader(tickers, 'yahoo')

for t in tickers:
    high_series = df['High'][t]
    # 52周交易日约为252天，无需转自然日
    df[('52wk', t)] = high_series.rolling(window=252, min_periods=1).max()
    # 比较当前High和上期52周高用shift(1)，shift(-1)是取下期值逻辑错误
    df[('52weekhigh', t)] = np.where(high_series >= df[('52wk', t)].shift(1), 'True', 'False')

# 查看单支标的的全量指标，示例为goog
print(df.xs('goog', level=1, axis=1))

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