在熊猫数据框中计算收益的最佳方法是什么?

时间:2020-09-04 20:57:56

标签: python pandas standard-deviation

我有一个如下的DataFrame

我要获取股票收益的标准偏差st.dev (T1/T0-1,T2/T1-1..etc)

例如st.dev((9.5/36.5)-1,(6.125/9.5)-1...etc)

结果将添加到2号数据帧中。

你能建议最好的方法吗?显然,我需要对所有股票执行此操作。你能帮忙吗?

预先感谢!

P.S:您可以忽略标准差部分,如果您可以帮助我提供退货,我会做剩下的事情。

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3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以使用df.pct_change获得config.vm.synced_folder值。从那里,您可以使用T1/T0-1聚合多个功能。

.agg

输出

# sample df
# please always provide a sample that can be easily pasted and tested
# you could get it with `df.head(10).to_dict('split')`
df = pd.DataFrame({
    'AAPL': [36.5, 9.5, 6.125, 40.25, 43.875, 40, 42.25],
    'TSL': [44, 43.625, 47.875, 64.25, 17.375, 14.124, 44.75],
    'GDXJ': [43.875, 13.625, 22.5, 37.125, 5.5, 21.125, 21.25],
    'DAL': [11.625, 33.25, 4.625, 36, 36.25, 14.875, 31.75]
})

df2 = df.pct_change().agg(['mean', 'std']).T

答案 1 :(得分:0)

这就是我所需要的:

df.std(axis = 0, skipna = True) 

答案 2 :(得分:0)

尝试一下:

a=[(df.iloc[i+1]/df.iloc[i])-1 for i in range(df.shape[0]-1)]
df1=pd.DataFrame(pd.DataFrame(a).std(),columns=["Return"])