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金字塔客服中心 - 专业程序化交易软件提供商 → 金字塔软件 → 高级功能研发区 → [讨论]关于array转list，转Dataframe的问题

   

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主题：[讨论]关于array转list，转Dataframe的问题
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等级：新手上路 帖子：61 积分：0 威望：0 精华：0 注册：2013/8/15 8:36:56 		[讨论]关于array转list，转Dataframe的问题  发帖心情 Post By：2020/7/22 22:08:02 [显示全部帖子]

请教大佬，之前的get_indicator取出来的数字遍历后，存入到变量中，用type显示为<class 'numpy.ndarray'>，后来用tolist()转化为list，然后我有3个len都为6的list。
然后新建一个dict，

all_data = {'code':code,
            'ov':kpzf, 
            'ovb':kpbl}

all_data_df = pd.DataFrame(all_data)

我想用同样长度（len）的list合成DF.
但是收到如下错误码。
> 编译错误 : ValueError
>     line : 7402
> 错误信息 : arrays must all be same length

然后我再合并DataFrame之前加了len判断，发现如下问题：
22:00:50 > <class 'numpy.ndarray'>
22:00:50 > <class 'list'>
22:00:50 > <class 'list'>
22:00:50 > <class 'list'>
22:00:50 > 0
22:00:50 > 0
22:00:50 > 6
22:00:50 > <class 'dict'>
也就是说，如果不去真正执行的时候才会运行，那么这个时候系统会判断len不一样，因为2个遍历list长度都是0，
如果我删除DataFrame这段代码，最后在信息窗口显示如下代码：

21:48:41 > <class 'list'>
21:48:41 > <class 'list'>
21:48:41 > <class 'list'>
21:48:41 > 6
21:48:41 > 6
21:48:41 > 6
21:48:41 > <class 'dict'>
这段代码没啥问题，现在卡住了，因为编译错误导致无法编译，但是代码执行起来没啥问题，请问大佬如何解决？
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等级：新手上路 帖子：61 积分：0 威望：0 精华：0 注册：2013/8/15 8:36:56 		  发帖心情 Post By：2020/7/23 9:06:47 [显示全部帖子]

all_data 是dict，


22:00:50 > <class 'numpy.ndarray'>
22:00:50 > <class 'list'>
22:00:50 > <class 'list'>
22:00:50 > <class 'list'>
22:00:50 > 0
22:00:50 > 0
22:00:50 > 6
22:00:50 > <class 'dict'>

用dict可以直接把行列赋值给DataFrame。所以就用dict直接赋值。照理说是没啥问题的。
我下面用pycharm单独写了个测试代码
# 测试
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [5, 6, 7, 8]
list3 = [9, 10,11,12]

dict1 = {'first': list1,
         'second': list2,
         'third': list3
         }
print(type(list1))
print(type(list2))
print(type(list3))
print(type(dict1))
all_data_df = pd.DataFrame.from_dict(dict1)
print(all_data_df)

输出结果是
<class 'list'>
<class 'list'>
<class 'list'>
<class 'dict'>
   first  second  third
0      1       5      9
1      2       6     10
2      3       7     11
3      4       8     12

Process finished with exit code 0

这个没啥问题。（下面是金字塔的输出结果），在没有实际运行前，依然默认前两个list是空的，所以pandas没法把这3个list合并起来。
09:03:01 > <class 'numpy.ndarray'>
09:03:01 > <class 'list'>
09:03:01 > <class 'list'>
09:03:01 > <class 'list'>
09:03:01 > 0
09:03:01 > 0
09:03:01 > 6
09:03:01 > <class 'dict'>

> 编译错误 : ValueError
>     line : 7402
> 错误信息 : arrays must all be same length
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09:47:08 > {'code': ['SH600000', 'SH601213', 'SZ002111', 'SZ002543', 'SZ300157', 'SZ300574'], 'ov': [], 'ovb': []}
09:47:08 > <class 'dict'>

dict打印出来是这个，前面code有股票列表，后面两个遍历get_indicator结果是空值。
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大佬，是这样的，如果我只是编译的话，通不过去的，如果我不合并成DataFrame，也就是通过编译，然后我回测运行的时候，这两个空的list就有值了，长度都是6。
这个是我把程序停止到合并DataFrame之前，因为能编译成功，所以，直接运行，那么遍历结果就在各自的list里面，这个结果是没啥毛病的。
21:48:41 > <class 'list'>
21:48:41 > <class 'list'>
21:48:41 > <class 'list'>
21:48:41 > 6
21:48:41 > 6
21:48:41 > 6
21:48:41 > <class 'dict'>
_1
源代码如下
arr_kpzf = np.append(arr_kpzf, get_indicator(stock_code,'my_test1','indicator_1','','1d',1))
    arr_kpbl = np.append(arr_kpbl, get_indicator(stock_code,'my_test2','indicator_2','','1d',1))
    code = np.append(code, stock_code)
    
print(type(arr_kpzf))
kpzf = arr_kpzf.tolist()                
kpbl = arr_kpbl.tolist()
code = code.tolist()              

print(type(kpzf))
print(type(kpbl))
print(type(code))
print(len(kpzf))
print(len(kpbl))
print(len(code))
all_data = {'code':code,
            'ov':kpzf, 
            'ovb':kpbl}
print(all_data)
print(type(all_data))
all_data_df = pd.DataFrame.from_dict(all_data)
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09:45:51 > [10.000007064254337, 9.950251175753518, -2.4489772880836704, 9.830102452864297, 0.0, -3.3372347621213514]
09:45:51 > [36.80165731087944, 419.09860642034806, 1.4014120744885517, 30.64964029670862, 13.93965808926841, 0.8121759640417437]
09:45:51 > ['SH600000', 'SH601000', 'SZ002000', 'SZ002000', 'SZ300000', 'SZ300000']


这个是我断在合并DataFrame之前的结果，所有list都是有内容的，加上DataFrame的时候，因为编译不过，而get_indicator函数在编译过程中是不会运行的，所以列表为空值。
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# 本Python代码主要用于策略交易
# 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。
from PythonApi import *
import pandas as pd
import numpy as np

pd.set_option('display.max_columns', None) # 全部列
zxg_list = get_blocks('自选股',1) # 选取股票代码
arr_kpzf= []
arr_kpbl= []
code = []
for stock_code in zxg_list:
#    print(stock_code)
    arr_kpzf = np.append(arr_kpzf, get_indicator(stock_code,'my_test1','indicator_1','','1d',1)) # 取2个指标值
    arr_kpbl = np.append(arr_kpbl, get_indicator(stock_code,'my_test2','indicator_2','','1d',1))
    code = np.append(code, stock_code)
    
print(type(arr_kpzf))
kpzf = arr_kpzf.tolist()            # 转化为list
kpbl = arr_kpbl.tolist()
code = code.tolist()                # 同上

print(type(kpzf))
print(type(kpbl))
print(type(code))
print(len(kpzf))
print(len(kpbl))
print(len(code))
all_data = {'code':code,
            'ov':kpzf, 
            'ovb':kpbl}
print(all_data)
print(type(all_data))
all_data_df = pd.DataFrame.from_dict(all_data) # 合成DataFrame

问题处在了红色代码位置，编译过程实际不会运行。所以两个list为空。如果实际运行，这两个list都有值的
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