添加至DataFrame的新列无法保存到Excel文件问题求助

你的问题出在遍历DataFrame的方式上：df.itertuples()返回的是不可变的namedtuple对象，你在循环里修改row[8]根本不会同步到原DataFrame里，所以最后保存的Excel里buy?列还是空值。

下面给两种可行的解决方式：

方式一：改用iterrows()遍历（适合小数据集） #

iterrows()返回的是(index, row)对，其中row是Series对象，可以通过索引定位修改原DataFrame：

import yfinance as yf
import pandas as pd

stock_data = yf.download(tickers="AAPL", interval="1d", period="3y") 

stock_data['SMA50'] = stock_data['Close'].rolling(window=50).mean()
stock_data['SMA200'] = stock_data['Close'].rolling(window=200).mean()
stock_data['buy?'] = ""

df = pd.DataFrame(stock_data)

for idx, row in df.iterrows():
    sma200 = row['SMA200']
    close = row['Close']
    if sma200 > close:
        print("buy!")
        df.loc[idx, 'buy?'] = "buy!"

writer = pd.ExcelWriter('AAPL.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name="datas", startrow=1, header=False, index=True)
writer.close()

方式二：用pandas向量化操作（推荐，效率更高） #

pandas的核心是向量化运算，比循环快得多，尤其适合大数据集：

import yfinance as yf
import pandas as pd

stock_data = yf.download(tickers="AAPL", interval="1d", period="3y") 

stock_data['SMA50'] = stock_data['Close'].rolling(window=50).mean()
stock_data['SMA200'] = stock_data['Close'].rolling(window=200).mean()
# 直接用条件判断赋值，一步到位
stock_data['buy?'] = stock_data.apply(lambda row: "buy!" if row['SMA200'] > row['Close'] else "", axis=1)

df = pd.DataFrame(stock_data)

writer = pd.ExcelWriter('AAPL.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name="datas", startrow=1, header=False, index=True)
writer.close()

另外补充两点：

• 你不需要把stock_data再转成df = pd.DataFrame(stock_data)，因为yf.download返回的本身就是DataFrame，直接用就行
• 保存Excel时如果不需要额外格式设置，直接用df.to_excel('AAPL.xlsx', sheet_name="datas", startrow=1, header=False, index=True)更简洁

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Berk