这是我的Pandas数据框：
prices = pandas.DataFrame([1035.23, 1032.47, 1011.78, 1010.59, 1016.03, 1007.95,
1022.75, 1021.52, 1026.11, 1027.04, 1030.58, 1030.42,
1036.24, 1015.00, 1015.20])
这是我的daily_return功能：
def daily_return(prices):
return prices[:-1] / prices[1:] - 1
以下是来自此功能的输出：
0 NaN
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
9 0
10 0
11 0
12 0
13 0
14 NaN
为什么我有这个输出？
答案 0 :(得分：44)
为什么不默认使用pct_change提供的非常方便的 pandas 方法：
import pandas as pd
prices = pandas.DataFrame([1035.23, 1032.47, 1011.78, 1010.59, 1016.03, 1007.95,
1022.75, 1021.52, 1026.11, 1027.04, 1030.58, 1030.42,
1036.24, 1015.00, 1015.20])
daily_return = prices.pct_change(1) # 1 for ONE DAY lookback
monthly_return = prices.pct_change(21) # 21 for ONE MONTH lookback
annual_return = prices.pct_change(252) # 252 for ONE YEAR lookback
原始 prices：
print(prices)
0
0 1035.23
1 1032.47
2 1011.78
3 1010.59
4 1016.03
5 1007.95
6 1022.75
7 1021.52
8 1026.11
9 1027.04
10 1030.58
11 1030.42
12 1036.24
13 1015.00
14 1015.20
每日回报率为 prices.pct_change(1) ：
print(prices.pct_change(1))
0
0 NaN
1 -0.002666
2 -0.020039
3 -0.001176
4 0.005383
5 -0.007953
6 0.014683
7 -0.001203
8 0.004493
9 0.000906
10 0.003447
11 -0.000155
12 0.005648
13 -0.020497
14 0.000197
答案 1 :(得分：19)
因为操作将在索引上进行对齐，所以您可以将其中一个DataFrame转换为数组：
prices[:-1].values / prices[1:] - 1
或
prices[:-1] / prices[1:].values - 1
取决于您想要的结果索引。
或使用shift()方法：
prices.shift(1) / prices - 1
和
prices / prices.shift(1) - 1
答案 2 :(得分：0)
@YaOzl的回答只是一些补充，以防万一有人读过。 如果您的退货数据是包含几只股票的面板电子表格：
>>> prices = pandas.DataFrame(
{"StkCode":["StockA","StockA","StockA","StockA","StockA","StockB","StockB","StockB","StockB","StockB","StockC","StockC","StockC","StockC","StockC",],
"Price":[1035.23, 1032.47, 1011.78, 1010.59, 1016.03, 1007.95, 1022.75, 1021.52, 1026.11, 1027.04, 1030.58, 1030.42, 1036.24, 1015.00, 1015.20]}
)
哪个给你：
Price StkCode
0 1035.23 StockA
1 1032.47 StockA
2 1011.78 StockA
3 1010.59 StockA
4 1016.03 StockA
5 1007.95 StockB
6 1022.75 StockB
7 1021.52 StockB
8 1026.11 StockB
9 1027.04 StockB
10 1030.58 StockC
11 1030.42 StockC
12 1036.24 StockC
13 1015.00 StockC
14 1015.20 StockC
然后，您可以将 .pct_change（k）与 .groupby（StkCode）一起使用。 而且比使用迭代器快了很多……（我尝试了我的数据集，成功地将处理时间从10小时缩短到20秒！）
>>> prices["Return"] = prices.groupby("StkCode")["Price"].pct_change(1)
给你：
Price StkCode Return
0 1035.23 StockA NaN
1 1032.47 StockA -0.002666
2 1011.78 StockA -0.020039
3 1010.59 StockA -0.001176
4 1016.03 StockA 0.005383
5 1007.95 StockB NaN
6 1022.75 StockB 0.014683
7 1021.52 StockB -0.001203
8 1026.11 StockB 0.004493
9 1027.04 StockB 0.000906
10 1030.58 StockC NaN
11 1030.42 StockC -0.000155
12 1036.24 StockC 0.005648
13 1015.00 StockC -0.020497
14 1015.20 StockC 0.000197