帮我写一段代码,其中‘target_mean’列为各期间的涨跌幅,帮我创建‘cumulative_return’列,计算起始为1,涨跌幅为‘target_mean’列的净值,并绘制一条净值曲线
时间: 2024-03-05 17:51:55 浏览: 16
假设你正在使用 pandas 库,你可以按照以下步骤实现:
1. 首先,你需要创建一个名为‘cumulative_return’的新列,并将其设置为1,作为起始净值:
```python
df['cumulative_return'] = 1
```
2. 然后,你可以使用 numpy 库中的cumprod函数,根据‘target_mean’列的涨跌幅计算净值曲线:
```python
import numpy as np
df['cumulative_return'] = (df['target_mean'] + 1).cumprod()
```
3. 最后,你可以使用 matplotlib 库中的 plot() 函数,绘制净值曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df['cumulative_return'])
plt.show()
```
综合起来,你可以得到以下完整代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设你已经有了一个名为'df'的DataFrame,其中包含'target_mean'列
df['cumulative_return'] = 1
df['cumulative_return'] = (df['target_mean'] + 1).cumprod()
plt.plot(df['cumulative_return'])
plt.show()
```
希望这可以帮助你!
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