用python处理多只股票金融时间序列数据，计算对数收益率，保存为dataframe

处理多只股票金融时间序列数据，计算对数收益率并保存为 DataFrame 可以使用 Python 中的 pandas 库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据，假设数据保存在csv文件中
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将数据按照股票代码进行分组
grouped = df.groupby('code')

# 定义一个函数，用于计算对数收益率
def calculate_log_return(series):
    return pd.Series(series).apply(lambda x: np.log(x) - np.log(series.shift(1))).dropna()

# 对每个股票数据进行对数收益率计算
log_return_df = grouped['price'].apply(calculate_log_return)

# 将计算得到的对数收益率数据保存到DataFrame中
log_return_df = log_return_df.reset_index()
log_return_df = log_return_df.rename(columns={'price': 'log_return'})
log_return_df = log_return_df.set_index(['date', 'code'])

# 输出DataFrame
print(log_return_df)

在上述代码中，假设股票数据保存在 `stock_data.csv` 文件中，文件中包含了每个股票的代码、日期和价格数据。首先通过 pandas 库读取数据，并将日期列转换为日期类型。然后，使用 `groupby` 函数将数据按照股票代码进行分组。接着，定义了一个函数 `calculate_log_return`，用于计算对数收益率。最后，对每个股票数据应用 `calculate_log_return` 函数进行计算，得到对数收益率数据，并将数据保存到 DataFrame 中。

需要注意的是，对数收益率的计算方式是通过当前价格除以前一天价格的对数差来计算的。在实际计算中，需要注意对数值不存在或者为负数的情况进行处理。最终得到的 log_return_df 数据框中，每行代表一个股票在某个日期的对数收益率。其中，date 和 code 列分别表示日期和股票代码。