Блог

Было бы здорово понять, как это на самом деле работает. Возможно, в Python / Pandas есть что-то, чего я не совсем понимаю.

У меня есть фрейм данных (данные о ценах), и я хотел бы рассчитать доходность. Строки — это запасы, а столбцы — даты.

Для простоты я создал цены с некоторыми случайными числами.

 import pandas as pd
import numpy as np

df_price = pd.DataFrame(np.random.rand(10,10))
df_ret = df_price.iloc[:,1:]/df_price.iloc[:,:-1]-1
  

Здесь есть две вещи, которые кажутся странными:

1. Мои числитель и знаменатель равны 10 x 9. Почему выходные данные имеют размер 10 x 10, а первый столбец равен nans.

2. Почему все результаты равны 0, кроме того, что первые столбцы являются nans. т. е. почему вычисление не выполнено?

Спасибо.

Когда мы выполняем div, нам нужно сначала рассмотреть index и columns для обоих совпадений df_price[:,1:] и df_price.iloc[:,:-1] , поэтому нам нужно добавить .values , чтобы сначала удалить совпадение индекса и столбца, тогда выходные данные будут выполнять то, что мы ожидали.

 df_ret = df_price.iloc[:,1:]/df_price.iloc[:,:-1].values-1
  

Пример

 s=pd.Series([2,4,6])
s.iloc[1:]/s.iloc[:-1]
Out[54]: 
0    NaN # here the index s.iloc[:-1] included
1    1.0
2    NaN # here the index s.iloc[1:] included
dtype: float64
  

Исходя из вышесказанного, мы можем сказать, что объект pandas сначала соответствует индексу, и это больше похоже на outer совпадение.