我有2个不同的数据框（权重= CTPortfolioWeight，返回数= DRXCTVar），两者的Datetime索引（每月和每天）都不同，但是列的长度相同（列是27种不同的货币）。
我要实现的目标如下：
这将导致每列的每日加权加权收益。
解决方案1 我试图通过根据月和年索引匹配不同数据框的值来做到这一点，但是根本没有成功。
此代码为我提供了具有NaN值的DRXCTVar数据帧
for date in CTPortfolioWeight.index.tolist():
DRXCTVar.loc[(DRXCTVar.index.year == date.year) & (DRXCTVar.index.month == date.month)] *= CTPortfolioWeight.shift()
解决方案2 我还尝试使用DRXCTVar的每日索引创建一个新的数据帧，其中包括基于CTPortfolioWeight数据帧的所有权重（因为我常见于具有相等DatetimeIndex的数据帧的乘法）。仅填充了两个月中作为日数据框的日期（这是最后一个开放交易日），而其他日期的结果为NaN。我添加了一张图片以使其清晰。
for date in CTPortfolioWeight.index.tolist():
DRXCTVar.loc[(DRXCTVar.index.year == date.year) & (DRXCTVar.index.month == date.month)] = CTPortfolioWeight.shift()
我对Python真的很陌生，但通常都能通过它。但是，这种相对简单的计算方法使我陷入了太久。
我希望有人可以帮助我。如果有不清楚的地方，请询问，我会尝试更清楚地阐述。
预先感谢您，沃利。
