Question

我有一个数据框，其中包含日期作为索引和值列，用于存储连续日期（即索引中的日期）之间的增长百分比。假设我想计算真实的＆＃39;通过在指数的第一个日期设置100个基础，然后迭代地应用增长百分比来计算值。使用cumprod方法很容易。

现在，我想将索引中的最新日期设置为100。因此，我需要为索引中的每个日期计算“倒数”。生长。使用熊猫有一种简单的方法（和pythonic）吗？

此致

Allia

Answer 1

考虑数据帧df，随机返回10天。

np.random.seed([3,1415])
tidx = pd.date_range('2012-04-01', periods=10)
df = pd.DataFrame(dict(A=np.random.rand(10) / 10), tidx)

df

                   A
2012-04-01  0.044494
2012-04-02  0.040755
2012-04-03  0.046015
2012-04-04  0.046524
2012-04-05  0.046269
2012-04-06  0.001655
2012-04-07  0.085045
2012-04-08  0.081774
2012-04-09  0.077796
2012-04-10  0.075798

您想使用cumprod然后除以最后一个值

dcum = df.add(1).cumprod()
dcum.div(dcum.iloc[-1]).mul(100)

                     A
2012-04-01   61.539104
2012-04-02   64.047157
2012-04-03   66.994277
2012-04-04   70.111111
2012-04-05   73.355090
2012-04-06   73.476459
2012-04-07   79.725230
2012-04-08   86.244715
2012-04-09   92.954225
2012-04-10  100.000000

Answer 2

颠倒，做cumprod，向后翻转：

dfci = df.iloc[::-1].cumprod().iloc[::-1]

适用于框架和系列。

Answer 3

以防万一其他人到此为止，让我提供一个更通用的答案。

假设您的DataFrame列，系列，向量，等等，X具有n值。在任意位置i，你想得到

(X[i])*(X[i+1])*...*(X[n])，

相当于

(X[1])*(X[2])*...*(X[n]) / (X[1])*(X[2])*...*(X[i-1])。

因此，您可以这样做

inverse_cumprod = (np.prod(X) / np.cumprod(X)) * X

＆＃39;逆＆＃39;在熊猫的cumprod

3 个答案: