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所以我想计算每日返回/增量的一些时间序列数据,其中每日增量 = value_at_time(T)/value_at_time(T-1)
import pandas as pd
df=pd.DataFrame([1,2,3,7]) #Sample data frame
df[1:]
out:
0
1 2
2 3
3 7
df[:-1]
out:
0
0 1
1 2
2 3
######### Method 1
df[1:]/df[:-1]
out:
0
0 NaN
1 1
2 1
3 NaN
######### Method 2
df[1:]/df[:-1].values
out:
0
1 2.000000
2 1.500000
3 2.333333
######### Method 3
df[1:].values/df[:-1]
out:
0
0 2
1 1
2 2
我的问题是
最佳答案
让我们看看每个
方法 1,如果您查看切片返回的内容,您会发现索引未对齐:
In [87]:
print(df[1:])
print(df[:-1])
0
1 2
2 3
3 7
0
0 1
1 2
2 3
那么什么时候除法只有 2 列相交:
In [88]:
df[1:]/df[:-1]
Out[88]:
0
0 NaN
1 1.0
2 1.0
3 NaN
方法 2 生成一个 np 数组,它没有索引,因此除法将按预期的元素顺序执行:
In [89]:
df[:-1].values
Out[89]:
array([[1],
[2],
[3]], dtype=int64)
给予:
In [90]:
df[1:]/df[:-1].values
Out[90]:
0
1 2.000000
2 1.500000
3 2.333333
方法三与方法二同理
所以问题是如何在纯 pandas 中做到这一点?我们使用 shift
允许您根据需要对齐索引:
In [92]:
df.shift(-1)/df
Out[92]:
0
0 2.000000
1 1.500000
2 2.333333
3 NaN
关于python - 计算数据框的每日返回/增量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36572960/
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