使用scipy的winsorize函数时出现参数错误，该如何解决？

我之前也碰到过类似的问题，大概率是这几个原因导致的，你可以逐一排查：

1. Scipy版本不匹配是最常见的原因 #

不同版本的scipy.stats.mstats.winsorize参数设计差异很大：

• 如果你的Scipy版本是1.7.0及以上，官方文档里的写法是有效的，你可以用这两种方式：

  from scipy.stats.mstats import winsorize
  # 方式一：直接传位置参数
  winsorized_array = winsorize(array, (0.05, 0.05))
  # 方式二：用关键字参数limits
  winsorized_array = winsorize(array, limits=(0.05, 0.05))
  

• 如果你的Scipy版本低于1.7.0，这个函数还没有limits参数，需要用lower和upper分别指定上下截断的比例：

  from scipy.stats.mstats import winsorize
  winsorized_array = winsorize(array, lower=0.05, upper=0.05)
  

你可以先运行下面的代码确认自己的Scipy版本：

import scipy
print(scipy.__version__)

2. 函数名被意外覆盖了 #

有时候写代码时不小心会把winsorize这个名字赋值给了其他变量（比如一个数字、列表或者自定义函数），导致原本的Scipy函数被覆盖，调用时自然会出现参数错误。

举个例子，如果你之前写过类似这样的代码：

from scipy.stats.mstats import winsorize
# 不小心把函数名当成变量用了
winsorize = [1, 2, 3]
# 再调用的时候就不是调用函数了！
winsorize(array, (0.05, 0.05))

解决方法很简单：检查你的代码，确保导入winsorize后没有给这个名字赋值其他内容，把冲突的变量名改掉就行。

3. 数组类型兼容性问题（较少见） #

如果你的数组是pandas Series这类非numpy数组类型，某些旧版本的Scipy可能处理起来有问题。你可以先把它转换成numpy数组再尝试：

import numpy as np
from scipy.stats.mstats import winsorize

# 转换成numpy数组
array_np = np.array(array)
# 再根据版本选择对应的调用方式
winsorized_array = winsorize(array_np, lower=0.05, upper=0.05)

备注：内容来源于stack exchange，提问作者SRJCoding