Question

我有简单的返回时间序列，不包含任何NaN。但是，当我使用pandas.series.cumsum()时，它会返回NaN的大部分系列。我不确定会导致这种行为的原因。请指教！

log_returns = np.log(prices / prices.shift(1)).dropna()

log_returns.cumsum()

Answer 1

更新：这是一个简单的数据问题。其中一个价格系列有一天价格等于零。计算零值的日志返回会产生inf/-inf，在计算滚动值时会产生NaN's。

我必须详细了解数据集，看看问题是什么，并在系列中发现了一对-inf。

我修改了我的代码以包含该行：

cross_section = cross_section[np.isfinite(cross_section)]

并且摆脱了数据集中的-inf和意外NaN。

如果有人知道会导致这种情况，请发出声音。谢谢！