将 dataframe数据中的每一组分配到一个新的dataframe数据中，用Python代码实现

可以使用 pandas 库的 groupby 方法对 dataframe 进行分组，并将每组数据存入新的 dataframe 中。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设原始数据的 dataframe 名称为 df，需要分组的列为 'group_column'
groups = df.groupby('group_column')

# 创建新的 dataframe（命名为 new_df），存放分组后的数据
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 将每组数据存入新的 dataframe 中
for group_name, group_data in groups:
    new_df = new_df.append(group_data)

以上代码会将每组数据分配到新的 dataframe 中，并保留原来的列头。可以根据实际需求对新的 dataframe 进行进一步处理。

相关问题

使用Seaborn库中的箱形图在不同的测试组间比较IQ值，具体要求如下所示： （1）使用pandas读取位于子文件夹data中的数据scores.csv。 （2）访问列中每个分组中的数据，将其转换为一个列表，并将该列表分配至相应分组的变量中。 （3）通过每组数据，利用前面的数据创建pandas DataFrame。 （4）利用Seaborn中的boxplot函数对不同测试组中的IQ值创建箱形图。 （5）通过whitegrid样式，将当前上下文设置为talk，并移除除底部之外的所有轴向。随后，为当前图表添加一个标题。

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('data/scores.csv')

# 将数据分组，转换为列表
group1 = data[data['Group'] == 1]['IQ'].tolist()
group2 = data[data['Group'] == 2]['IQ'].tolist()
group3 = data[data['Group'] == 3]['IQ'].tolist()

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'Group 1': group1, 'Group 2': group2, 'Group 3': group3})

# 创建箱形图
sns.set_style('whitegrid')
sns.boxplot(data=df)
sns.despine(left=True, bottom=True)
sns.set_context('talk')
plt.title('Comparison of IQ Scores Among Different Test Groups')
plt.show()

这段代码将会读取位于子文件夹data中的数据scores.csv，然后将数据分组并转换为列表，最后利用Seaborn中的boxplot函数创建一个箱形图，并应用一些样式和设置，包括whitegrid样式、talk上下文、移除底部之外的所有轴向等，并为图表添加标题。

资产组合python代码

在Python中，资产组合管理通常涉及到金融数据分析和投资策略模拟。你可以使用一些库如`pandas`, `numpy`, 和 `yfinance` 等来进行相关的计算。下面是一个简单的例子，展示了如何创建一个包含多种资产的简单资产组合：

import pandas as pd
import numpy as np

# 使用yfinance获取股票数据 (这里假设你已经安装了yfinance)
data = yf.download(['AAPL', 'GOOGL', 'MSFT'], start='2020-01-01', end='2022-12-31')

# 将数据转换为DataFrame并计算每日收益率
data['Return'] = data['Close'].pct_change()
portfolio_data = data[['Return']].dropna()

# 假设初始投资额和每种资产的比例
initial_investment = 100000
weights = [0.4, 0.3, 0.3]  # AAPL, GOOGL, MSFT的权重

# 创建一个等权重的投资组合
portfolio_value = initial_investment * weights

# 按照权重加权平均每天的收益
daily_weights = portfolio_data.iloc[:, :].T @ weights
cumulative_returns = (1 + daily_weights).cumprod() - 1  # 归一化累积回报

# 打印最终结果
print("初始投资：", initial_investment)
print("每日加权平均收益率：", daily_weights)
print("累计收益：", cumulative_returns[-1])

这个例子中，我们首先下载股票价格，然后计算每日收益率，接着按照给定的权重分配资金，并计算每日加权平均收益率以及整个投资期间的累计收益。