考虑以下数据框
date = ['2020-04-30', '2020-05-01', '2020-05-02', '2020-05-03',
'2020-05-04', '2020-05-05', '2020-05-06', '2020-05-07',
'2020-05-08', '2020-05-09', '2020-05-10', '2020-05-11',
'2020-05-12', '2020-05-13', '2020-05-14', '2020-05-15',
'2020-05-16', '2020-05-17', '2020-05-18', '2020-05-19',
'2020-05-20', '2020-05-21', '2020-05-22', '2020-05-23',
'2020-05-24', '2020-05-25', '2020-05-26', '2020-05-27',
'2020-05-28', '2020-05-29', '2020-05-30', '2020-05-31']
close = [1.914, 1.927, 1.927, 1.84 , 1.83 , 1.859, 1.851, 1.85 , 1.85 ,
1.849, 1.847, 1.824, 1.837, 1.837, 1.836, 1.836, 1.836, 1.859,
1.878, 1.898, 1.903, 1.911, 1.911, 1.911, 1.911, 1.911, 1.91 ,
1.926, 1.928, 1.928, 1.927, 1.94]
df = pd.DataFrame({'close':close}, index=date)
我可以使用以下命令获得本月累计的回报：
df.groupby(pd.Grouper(level=0, freq='m')).apply(lambda x: np.cumprod(1 + x.pct_change())
但是，上面的方法从每个组的开始（每个组的第一个实例）计算累积收益。我想要的是前一组的最后一个实例的累积收益？ （例如：此处返回的月份应从“ 2020-04-30”开始，而不是“ 2020-05-01”）。
如何以最有效的方式实现这一目标？