e88456edf02f285c13dd162f195e1e368f836789,jobs/guess_indicators_daily_job.py,,apply_guess,#Any#Any#,223

Before Change

            stock_data_list.append(tmp_val)

    // print(stock_data_list)
    return list(stock_data_list)


// print(stock["mov_vol"].tail())
// print(stock["return"].tail())

After Change

    stock = common.get_hist_data_cache(code, date_start, date_end)
    // 设置返回数组。
    stock_data_list = []
    stock_name_list = []
    // 增加空判断，如果是空返回 0 数据。
    if stock is None:
        for col in stock_column:
            if col == "date":
                stock_data_list.append(date)
                stock_name_list.append("date")
            elif col == "code":
                stock_data_list.append(code)
                stock_name_list.append("code")
            else:
                stock_data_list.append(0)
                stock_name_list.append(col)
        return pd.Series(stock_data_list, index=stock_name_list)

    // print(stock.head())
    // open  high  close   low     volume
    // stock = pd.DataFrame({"close": stock["close"]}, index=stock.index.values)
    stock = stock.sort_index(0)  // 将数据按照日期排序下。

    stock["date"] = stock.index.values  // 增加日期列。
    stock = stock.sort_index(0)  // 将数据按照日期排序下。
    // print(stock) [186 rows x 14 columns]
    // 初始化统计类
    // stockStat = stockstats.StockDataFrame.retype(pd.read_csv("002032.csv"))
    stockStat = stockstats.StockDataFrame.retype(stock)

    print("//////////////////////////////////////////////////// print result ////////////////////////////////////////////////////")
    for col in stock_column:
        if col == "date":
            stock_data_list.append(date)
            stock_name_list.append("date")
        elif col == "code":
            stock_data_list.append(code)
            stock_name_list.append("code")
        else:
            // 将数据的最后一个返回。
            tmp_val = stockStat[col].tail(1).values[0]
            if np.isinf(tmp_val):  // 解决值中存在INF问题。
                tmp_val = 0
            if np.isnan(tmp_val):  // 解决值中存在NaN问题。
                tmp_val = 0
            // print("col name : ", col, tmp_val)
            stock_data_list.append(tmp_val)
            stock_name_list.append(col)
    // print(stock_data_list)
    return pd.Series(stock_data_list, index=stock_name_list)


// print(stock["mov_vol"].tail())
// print(stock["return"].tail())

Instances