在DataFrame上滚动平均回报
在DataFrame上滚动平均回报
提问于 2018-10-15 08:02:02
我想为每一个5年(60个月)滚动回报的股票添加列到下面的Dataframe。以下代码用于获取1995至2010年期间的财务数据。
quandl.ApiConfig.api_key = 'Enter Key'
stocks = ['MSFT', 'AAPL', 'WMT', 'GE', 'KO']
stockdata = quandl.get_table('WIKI/PRICES', ticker = stocks, paginate=True,
qopts = { 'columns': ['date', 'ticker', 'adj_close'] },
date = { 'gte': '1995-1-1', 'lte': '2010-12-31' })
# Setting date as index with columns of tickers and adjusted closing price
df = stockdata.pivot(index = 'date',columns='ticker')
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.resample('1M').mean()
df = df.pct_change()
df.head()
Out[1]:
rets
ticker AAPL BA F GE JNJ KO
date
1995-01-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1995-01-04 0.026055 -0.002567 0.026911 0.000000 0.006972 -0.019369
1995-01-05 -0.012697 0.002573 -0.008735 0.002549 -0.002369 -0.004938
1995-01-06 0.080247 0.018824 0.000000 -0.004889 -0.006758 0.000000
1995-01-09 -0.019048 0.000000 0.017624 -0.009827 -0.011585 -0.014887
df.tail()
Out[2]:
rets
ticker AAPL BA F GE JNJ KO
date
2010-12-27 0.003337 -0.004765 0.005364 0.008315 -0.005141 -0.007777
2010-12-28 0.002433 0.001699 -0.008299 0.007147 0.001938 0.004457
2010-12-29 -0.000553 0.002929 0.000598 -0.002729 0.001289 0.001377
2010-12-30 -0.005011 -0.000615 -0.002987 -0.004379 -0.003058 0.000764
2010-12-31 -0.003399 0.003846 0.005992 0.005498 -0.001453 0.004122 任何帮助如何做这将是令人敬畏的！
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-10-15 22:38:30
问题是列中的多层索引。我们可以从选择第二级索引开始，然后滚动平均值开始工作：
means = df['rets'].rolling(60).mean()
means.tail() 给予：
Stack Overflow用户
发布于 2018-10-15 17:35:14
您所收到的错误是由于您将整个数据文件传递到滚动函数中，因为您的框架使用了多个索引。您不能将多索引框架传递给滚动函数，因为滚动只接受1列的numpy数组。您可能需要创建一个for循环，并按每个滴答返回值。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52812195
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