在pandas中以Colse为准，构建一列为每天的股票收益率;

在Python的Pandas库中，计算每天的股票收益率通常涉及到数据处理和金融计算。假设你有一个包含日期和收盘价('Close')的DataFrame，例如'stock_data'，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设 stock_data 的列名有 'Date' 和 'Close'
stock_data['Date'] = pd.to_datetime(stock_data['Date'])  # 将日期转换为datetime类型以便于排序和分组
stock_data.set_index('Date', inplace=True)  # 设置日期为索引以便于后续操作

# 计算连续两天的收盘价差，然后除以前一天的收盘价得到收益率
stock_data['Return'] = stock_data['Close'].pct_change()  # pct_change()返回百分比变化

# 如果你想排除第一天的数据（因为没有前一天的价格作为基础），可以这样：
stock_data.iloc[1:]['Return']  # 这样就只保留从第二天开始的收益率