matplotlib / matplotlib/mplfinance

Bug Report:

Offen
#686 2 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

bug
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
4.4k
Forks
678
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Bug when using box_size = 'atr' in pnf charts in mplfinance : FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated

OS Win 11 Pro 24H2 Desktop
IDE Visual Studio Code 1.96.2
Python 3.12.8
mplfinance 0.12.10b0

When using the 'atr' box_size parameter in creating pnf charts in mplfinance the `_utils.py script` throws this warning

\mplfinance\_utils.py:129: FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use `ser.iloc[pos]` high = highs[i]
\mplfinance\_utils.py:130: FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use `ser.iloc[pos]` low = lows[i]
\_utils.py:131: FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use `ser.iloc[pos]` close_prev = closes[i-1]

This is the responsible function:

```
def _calculate_atr(atr_length, highs, lows, closes):
"""Calculate the average true range
atr_length : time period to calculate over
all_highs : list of highs
all_lows : list of lows
all_closes : list of closes
"""
if atr_length < 1:
raise ValueError("Specified atr_length may not be less than 1")
elif atr_length >= len(closes):
raise ValueError("Specified atr_length is larger than the length of the dataset: " + str(len(closes)))
atr = 0
for i in range(len(highs)-atr_length, len(highs)):
high = highs[i]
low = lows[i]
close_prev = closes[i-1]
tr = max(abs(high-low), abs(high-close_prev), abs(low-close_prev))
atr += tr
return atr/atr_length

```
This warning is suppressed when you modify the code like so

```
high = highs.iloc[i]
low = lows.iloc[i]
close_prev = closes.iloc[i-1]
```

This however creates a new problem if you subsequently run a Renko chart, you get this error

LocalCache\local-packages\Python312\site-pa
high = highs.iloc[i]
^^^^^^^^^^
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'

To fix this I created a small helper function

```
def safe_indexing(data, index):
if isinstance(data, pd.Series):
return data.iloc[index]
else:
return data[index]
```

and placed it in _utils.py
and updated _utils.py

```
high = highs[i]
low = lows[i]
close_prev = closes[i-1]
```

to

```
high = safe_indexing(highs, i)
low = safe_indexing(lows, i)
close_prev = safe_indexing(closes, i-1)
```

Now both charts render with no messages

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne in _utils.py bei _calculate_atr und verfolge, wie dessen Eingaben highs, lows und closes für PNF- und Renko-Charts bereitgestellt werden. Reproduziere beide Chart-Fälle aus dem Bericht und überprüfe anschließend, dass die Warnung für PNF verschwunden ist und der Renko-Pfad nicht mehr den gemeldeten ndarray-Attributfehler auslöst.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
pandas, python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Klar beschrieben
Anfängerfreundlichkeit
55/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.