Pycharm问题集(从步骤3开始)
Pycharm问题集(从步骤3开始)
提问于 2022-10-23 11:50:48
- 使用ff_monthly.csv数据集法语，使用第一列作为索引(，它以字符串形式包含数据的年份和月份。
- 创建一个新列“Mkt”为“Mkt-RF”+“RF”
- 在加载的DataFrame中创建两个新的列()，即“月份”和“年份”，以包含从索引列提取的数据集的年份和月份。
- 创建一个新的DataFrame，其列为“平均值”和“标准差”，以及从(b)开始的全部年份。
- 编写一个函数，接受(r_m，s_m)返回序列的月均值和标准差，并返回元组(r_a，s_a)，即年化均值和标准差。使用公式: r_a =(1+r_m)^12-1，s_a = s_m * 12^0.5。
- 循环遍历每年的数据，并计算新的‘Mkt’列的年化平均值和标准差，将每个值存储在新创建的DataFrame中。注意，输入文件中的值是%返回，需要除以100才能返回小数(即2022年8月的值表示返回率为-3.78%)。。打印DataFrame并将其输出到csv文件中。
迄今的工作：
将熊猫作为pd导入
Ff_monthly=pd.read_csv(r“文件路径”)
Ff_monthly=pd.read_csv(r“文件路径”，index_col=0)
Mkt=ff_月度‘Mkt-RF’+ff_每月‘RF’
ff_monthly= ff_monthly.assign(Mkt=Mkt)
df=pd.DataFrame(ff_monthly)
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-10-23 12:54:18
有几件事需要注意。
Date是DataFrame的索引。与普通列相比，这是一种特殊的处理方式。这就是df.Date给出属性错误的原因。Date不是属性，而是索引。相反，尝试df.index- 如果您的
df.Date.str.split("_", expand=True)看起来像22_10，那么Date就可以工作。然而，根据您的图片，它不包含下划线，也包含日期，因此这是行不通的 - 实际上，您的格式甚至没有遵循任何标准。为了正确地处理这个问题，最好的方法是把这个解析成一个合适的
datetime64[ns]类型，熊猫可以用df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%y%m%d')理解它。有关受支持的格式字符串，请参见python docu。
如果所有这些都有效的话，那么创建这些列应该是非常简单的。
df['year'] = df.index.dt.year事实上，这部分已经被问到在此之前
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74170909
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
