为熊猫中的多个证券返回流

Question

假设我有一个看起来像这样的表：

    Ticker Date       ClosingPrice
0    A     01-02-2010  11.4
1    A     01-03-2010  11.5
           ...
1000 AAPL  01-02-2010  634
1001 AAPL  01-02-2010  635

因此，换句话说，我们有一系列时间序列拼接在一起的每个股票代码符号。现在，我想生成一列每日回报。如果我只有一个符号，那么使用pandas pct_change()函数会非常容易，但是我如何按照上面的多个时间序列执行它（我可以执行一系列的groupbys，使每个都成为一个数据帧，执行返回计算，然后将它们与pd.concat()拼接在一起，但这似乎不是最佳的。

Answer 1

使用groupby

df.set_index(['Ticker', 'Date']).ClosingPrice.groupby(level=0).pct_change()

Ticker  Date      
A       01-02-2010         NaN
        01-03-2010    0.008772
AAPL    01-02-2010         NaN
        01-02-2010    0.001577
Name: ClosingPrice, dtype: float64