python - 重新采样为 periodIndex 并使用初始值

Question

我正在尝试使用重新采样周期的初始值，以便与 first() 和 last() 一起使用。例如，我从每日数据开始，然后重新采样为每月数据:

df.resample('M', kind='period')

但是当我计算 last() 的差异时，权益的第一个周期值将为零:

df.Equity.last().diff()

当前结果(2020年1月1日的净值是1000):

            Equity    Result
Date   
2020-1-31   5000      0
2020-2-29   7500      2500
2020-3-31   12500     5000

期望的结果:

            Equity    Result
Date   
2020-1-31   5000      4000
2020-2-29   7500      2500
2020-3-31   12500     5000

我怎样才能做到这一点，以便第一个周期值为 last() - first() ，后面的周期值为 last() - last() 因为这两个值都可用。是否有其他方法可以实现此目的，我很确定我不需要每次执行此操作时都需要在 df 中插入虚拟线。

具有不同值的 DF 示例:

df = pd.DataFrame([n*100 for n in range(10)])
idx = pd.period_range('2020-01-28 09:00', periods=10, freq='D')
df.iloc[0] = 100
df = df.set_index(idx)
dfrs = df.resample('M', kind='period').last().diff()

我预计 2020-01 年 dfrs 的结果为 200 (300-100)，而不是 np.nan。

Answer 1

一个可能的想法是使用 fillna 替换第一个值:

df = pd.DataFrame([n*100 for n in range(10)])
idx = pd.period_range('2020-01-28 09:00', periods=10, freq='D')
df.iloc[0] = 100
df = df.set_index(idx)
dfrs = df.resample('M', kind='period').last()
dfrs = dfrs.diff().fillna(dfrs[0].iat[0] - df[0].iat[0])
print (dfrs)
             0
2020-01  200.0
2020-02  600.0