我有一个DataFrame，可以在几年内获得不同证券的回报。我想在每个月的最后一天计算100天窗口中的相关性。
tobeselected rolcor = pd.rolling_corr(df2,window=100,pairwise = True)
Date Sec1 Sec2 Sec3 Sec4 ....
...
2006-01-24 0.000595 -0.009683 -0.004044 0.020969 ....
2006-01-25 0.013976 0.024152 -0.001015 0.019122 ....
2006-01-26 0.011730 0.008323 0.026423 -0.006254 ....
2006-01-27 0.020290 0.000000 0.014851 0.004196 ....
2006-01-30 0.046875 0.018937 0.000000 0.007660 ....
2006-01-31 -0.049118 -0.014852 -0.006829 -0.005529 ....
....
进行计算，但是我们只对原始DataFrame中的所有数据点进行了计算，而我只需要在每个月的最后一天进行计算。有什么建议吗？
答案 0 :(得分：0)
据我了解，您只想考虑当月最后一天的价格
periods = n
index = pd.date_range('2006-01-31', periods=n, freq='M')
print index
DatetimeIndex(['2006-01-31', '2006-02-28', ... , '2006-10-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='M')
然后使用它来分割出月末值。
df2.loc[index]
有些东西告诉我，这不是你想要的吗？