在数据框中具有简单组合的Noob(试图学习data_science)。我想卖出每家公司一定数量的股票,将出售的股票数量乘以价格,然后将其乘以现有现金价值(15000),四舍五入到小数点后两位。简短
new_port_df =
Name Price Starting Number_of_shares
0 MMM 10.00 50
1 AXP 20.00 100
2 AAPL 30.00 1000
3 Cash 1.00 15000
shares_sold = [[ 5.] [ 15.] [75.] [ 0.]] #(numpy.ndarray, shape (4,1))
new_port_df['Price'] =
0 10.00
1 20.00
2 30.00
3 1.00
Name: Low, dtype: float64 # pandas.core.series.Series
基本上就是现金+ = 5 * 10 + 15 * 20 + 75 * 30 + 0 * 1或15000 + 2600 = 17600
作为中间步骤(在谷歌搜索并阅读此处的其他文章之后),我尝试过:
cash_proceeds = np.dot(shares_sold, new_port['Price'])
ValueError: shapes (4,1) and (4,) not aligned: 1 (dim 1) != 4 (dim 0). I think I should be reshaping, but haven't had any luck.
期望的结果如下(除了17600单元以外,其他所有结果都可以)
updated_port_df =
Name Price Starting Number_of_shares
0 MMM 10.00 45
1 AXP 20.00 85
2 AAPL 30.00 925
3 Cash 1.00 17600 # only the 17600 not working
我能理解的简单答案比我不能理解的复杂答案更受欢迎。感谢您的帮助。
答案 0 :(得分:1)
您可以使用熊猫dot
代替np.dot
。您需要1-d numpy数组才能在序列上使用点,因此需要将shares_sold
转换为1-d
shares_sold = np.array([[ 5.], [ 15.], [75.] ,[ 0.]])
shares_sold_1d = shares_sold.flatten()
cash_proceeds = new_port_df['Price'].dot(shares_sold_1d)
In [226]: print(cash_proceeds)
2600.0
要获得所需的输出,只需使用.loc
赋值和减法即可
(new_port_df.loc[new_port_df.Name.eq('Cash'), 'Starting_Number_of_shares'] =
new_port_df.loc[new_port_df.Name.eq('Cash'), 'Starting_Number_of_shares']
+ cash_proceeds)
new_port_df['Starting_Number_of_shares'] = new_port_df['Starting_Number_of_shares'] - shares_sold_1d
Out[235]:
Name Price Starting_Number_of_shares
0 MMM 10.0 45.0
1 AXP 20.0 85.0
2 AAPL 30.0 925.0
3 Cash 1.0 17600.0
注意:如果您确实要使用np.dot
,则需要按以下步骤交换订单
In [237]: np.dot(new_port_df['Price'], shares_sold)
Out[237]: array([2600.])
答案 1 :(得分:1)
您可以仅创建一个数字列表来解决np.dot()错误,而不是将share_sold作为列表列表(即[[],[],[]]
)启动。
shares_sold = [5,15,75,0]
cash_proceeds = np.dot(new_port_df['Price'], shares_sold)
或正如Andy指出的,如果shares_sold已作为列表列表启动,则可以将其转换为数组,然后将其展平并从那里继续。我的回答不会解决随之而来的方法变化。
然后,您可以更改shares_sold列表/数组中的最后一项,以反映出售股票产生的现金变化(通知另存为负,因为这些将从您的“股份数量”列中减去):
shares_sold[3] = -cash_proceeds
现在,您可以从“股份数量”列中减去已售出的股票以反映更改(您指示要在updated_port_df中容纳此信息,因此我首先复制初始投资组合,然后进行更改),
updated_port_df = new_port_df.copy()
updated_port_df['Number_of_shares'] = updated_port_df['Number_of_shares'] - shares_sold