“ alphalens.utils返回KeyError：” [DatetimeIndex['<dates>，dtype ='datetime64 [ns]'，freq = None]都不存在“

如何解决“ alphalens.utils返回KeyError：” [DatetimeIndex['<dates>，dtype ='datetime64 [ns]'，freq = None]都不存在“

我正在尝试对10K财务报表进行情感分析，并且使用以下操作遇到了错误：

data = al.utils.get_clean_factor_and_forward_returns(cs_df.stack(),pricing.loc[cs_df.index],quantiles=5,bins=None,periods=[1])

当我print(data)时，它返回以下KeyError：

KeyError: "None of [DatetimeIndex(['2012-01-01','2013-01-01','2014-01-01','2015-01-01','2016-01-01','2017-01-01','2018-01-01','2019-01-01'],dtype='datetime64[ns]',freq=None)] are in the [index]"

相关代码块：

import alphalens as al

factor_data = {}
skipped_sentiments = []

for sentiment in sentiments:
    cs_df = cosine_similarities_df[(cosine_similarities_df['sentiment'] == sentiment)]
    cs_df = cs_df.pivot(index='date',columns='ticker',values='value')

    try:
        data = al.utils.get_clean_factor_and_forward_returns(cs_df.stack(),periods=[1])
        factor_data[sentiment] = data

    except:
        skipped_sentiments.append(sentiment)

“何时运行”仅将我的所有观点打印为已跳过，就像跳过到for循环的except:部分一样。

在透视操作后，我的DataFrame cs_df如下所示：

ticker           AMZN
date                 
2012-01-01 0.99706919
2013-01-01 0.99931987
2014-01-01 0.99841510
2015-01-01 0.99805389
2016-01-01 0.99884780
2017-01-01 0.96819148
2018-01-01 0.99957861
2019-01-01 0.99767198

在for循环中，我尝试使用日期索引创建新列并将其映射到al.utils，其中pricing.loc[cs_df.index]更改为pricing.loc[cs_df.date]行，而使用{{ 1}} 我也尝试过使用以下方法删除列和索引名称：

cs_df['date'] = cs_df.index

重命名列和索引会产生以下数据框，但是仍然返回相同的错误

cs_df.columns.name = None
cs_df.index.name = None

使用 AMZN 2012-01-01 0.99706919 2013-01-01 0.99931987 2014-01-01 0.99841510 2015-01-01 0.99805389 2016-01-01 0.99884780 2017-01-01 0.96819148 2018-01-01 0.99957861 2019-01-01 0.99767198 重置索引也无济于事，只是摆脱了我的日期。 相当确定我使用cs_df = cs_df.reset_index(drop=True)操作的方式存在问题，并且我认为枢轴不会导致问题。有任何想法吗？感谢您的帮助和时间！

al.utils

解决方法

对于绊脚石的人。

问题在于将财务文档中的日期与定价数据表中的日期匹配。由于我正试图匹配年度的第一天（元旦），并且市场关闭，因此这一天没有定价数据，因此无法匹配。因此，我将数据更改为每月，以获取YYYY 1月1日的汇总价格数据。

pricing.loc[cs_df.index]是问题的根源。