用numpy.average()做加权平均，结果是nan？

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import numpy as np
import pandas as pd
exante_beta = pd.read_csv('beta_0.csv') #导入回归得到的ex-ante beta
monthly_profit = pd.read_csv('alpha_1.csv') #导入股票每月收益率
weighted_index_1 = pd.read_csv(open('日度流通值.csv')) #导入股票每月市值
weighted_index = pd.DataFrame(weighted_index_1).fillna(0)
mean_beta = pd.DataFrame(columns=['beta1','beta2','beta3','beta4','beta5'])
mean_profits = pd.DataFrame(columns=['prof1','prof2','prof3','prof4','prof5']) #创建两个空列表
#对每行数据做循环
for i in range(2432):
    beta = exante_beta.iloc[i]
    profits = monthly_profit.iloc[i]
    weight = weighted_index.iloc[i]
    for index in beta.index:
        if beta[index] == 99999:
            beta.pop(index) #排除beta无效值
    beta1 = beta[1:].sort_values()#将股票按beta排序并分组
    window = len(beta1)//5
    b1 = beta1[0:window]
    #将每组alpha的空值排除
    profits_1 = pd.DataFrame(profits[b1.index]).dropna()
   #求组合alpha的加权平均
    prf1 = np.average(profits_1,axis=0, weights=weight[profits_1.index])
回归的结果出现很多‘nan’，可是空值已经排除了，求大神解惑，谢谢！！！

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关键词：加权平均 月收益率 行数据 收益率

你好，请问是否方便附上数据呢

詹惠儿 发表于 2019-1-7 16:33
你好，请问是否方便附上数据呢

数据有点多，我先用回归的得到的beta值分组，然后以公司流通值为权重，对每组所含股票的每月超额收益做加权平均。数据用的是07年到16年所有A股上市公司股票数据。请问但看这段程序有问题么？我之前测试时都没问题

詹惠儿 发表于 2019-1-7 16:33
你好，请问是否方便附上数据呢

我知道问题了，日度流通值里有空值，导致结果出现很多nan，但是我已经把空值填充0值了，而且0不影响结果，但是却运行错误，怎么解决这种问题呢?

詹惠儿 发表于 2019-1-7 16:33
你好，请问是否方便附上数据呢

我知道问题了，日度流通值里有空值，导致结果出现很多nan，但是我已经把空值填充0值了，而且0不影响结果，但是却运行错误，怎么解决这种问题呢?

你好好看看原数据，放在excel里面看，除了空值应该还有inf值

数据有缺失值