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python - DataFrame 按组计算每只股票的对数返回

coder 2023-08-18 原文

例如,我创建了一个如下所示的数据框:

         date  price ticker  volume
0  2018-01-01  1.323     AI    2000
1  2018-01-02  1.525     AI    1500
2  2018-01-03  1.045     AI     500
3  2018-01-01  2.110    BOC    3201
4  2018-01-02  2.150    BOC    5200
5  2018-01-03  2.810    BOC    1980
6  2018-01-01  5.199    CAT    2000
7  2018-01-02  4.980    CAT     450
8  2018-01-03  4.990    CAT    3000

所以有 3 只股票,跨越三天。我想计算 2018-01-01 和 2018-01-03 之间每只股票的每日对数 yield 。

我当前的代码是:

df["logret"] = df.groupby("ticker").apply(np.log(df.price) - np.log(df.price.shift(1)))

但它向我抛出一条错误消息,指出 Series 对象是可变的,因此无法对其进行哈希处理。

有人可以向我解释一下这个错误指向的是什么吗?以及如何解决它才能通过每只股票的代码名称计算对数返回?

最佳答案

np.log 然后 groupbydiff

df.assign(logret=np.log(df.price).groupby(df.ticker).diff())

         date  price ticker  volume    logret
0  2018-01-01  1.323     AI    2000       NaN
1  2018-01-02  1.525     AI    1500  0.142093
2  2018-01-03  1.045     AI     500 -0.377978
3  2018-01-01  2.110    BOC    3201       NaN
4  2018-01-02  2.150    BOC    5200  0.018780
5  2018-01-03  2.810    BOC    1980  0.267717
6  2018-01-01  5.199    CAT    2000       NaN
7  2018-01-02  4.980    CAT     450 -0.043036
8  2018-01-03  4.990    CAT    3000  0.002006

关于python - DataFrame 按组计算每只股票的对数返回,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49629330/

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