python - pandas DataFrame 自己划分一列

Question

我有一个填充了这个的 pandas 数据框:

import pandas.io.data as web
test = web.get_data_yahoo('QQQ')

数据框在 iPython 中看起来像这样:

In [13]:  test
Out[13]:
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    DatetimeIndex: 729 entries, 2010-01-04 00:00:00 to 2012-11-23 00:00:00
    Data columns:
    Open         729  non-null values
    High         729  non-null values
    Low          729  non-null values
    Close        729  non-null values
    Volume       729  non-null values
    Adj Close    729  non-null values
    dtypes: float64(5), int64(1)

当我将一列除以另一列时，我得到了一个具有令人满意的小数位数的 float64 结果。我什至可以将一列除以另一列偏移一个，例如 test.Open[1:]/test.Close[:]，并获得令人满意的小数位数。然而，当我将一列除以自身偏移量时，我只得到 1:

In [83]: test.Open[1:] / test.Close[:]
Out[83]:

    Date
    2010-01-04         NaN
    2010-01-05    0.999354
    2010-01-06    1.005635
    2010-01-07    1.000866
    2010-01-08    0.989689
    2010-01-11    1.005393
...
In [84]: test.Open[1:] / test.Open[:]
Out[84]:
    Date
    2010-01-04   NaN
    2010-01-05     1
    2010-01-06     1
    2010-01-07     1
    2010-01-08     1
    2010-01-11     1

我可能遗漏了一些简单的东西。我需要做什么才能从这种计算中获得有用的值(value)？在此先感谢您的帮助。

Answer 1

如果您希望在列和滞后值之间执行操作，您应该执行类似 test.Open/test.Open.shift() 的操作。shift 重新对齐数据并采用可选的周期数。