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

如何将Python中并行实验的数据保存到同一张excel表中

您可以使用`pandas`库将并行实验的数据保存到同一张Excel表中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

def process_data(data):
    # 这里是您的数据处理逻辑，返回处理后的数据
    processed_data = data * 2
    return processed_data

def save_data_to_excel(results):
    # 将数据保存到Excel表中
    table = pd.DataFrame(results, columns=['Data'])
    table.to_excel('experiment_results.xlsx', index=False)

if __name__ == '__main__':
    # 假设有一组实验数据
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    # 创建一个进程池，根据CPU核心数自动分配进程数量
    pool = Pool()
    
    # 并行处理数据
    results = pool.map(process_data, data)
    
    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()
    
    # 将结果保存到Excel表中
    save_data_to_excel(results)

在上述代码中，`process_data`函数是您的数据处理逻辑，它接收一个数据项并返回处理后的结果。`save_data_to_excel`函数将处理后的结果保存到Excel表中，这里使用了`pandas`库的`DataFrame`类和`to_excel`方法将数据保存为Excel文件。

在主程序中，您需要将实验数据存储在一个列表中，并使用`Pool.map`方法并行处理数据。最后，通过调用`save_data_to_excel`函数将处理后的结果保存到Excel表中。请注意，这里使用了`if __name__ == '__main__':`来确保在多进程环境下不会出错。

希望这可以帮助到您！

写一个可以直接带入股票数据，使用绝对观点的black-litterman模型python代码

### 回答1：
首先，您需要安装必要的库，例如NumPy、Pandas和SciPy。然后，您可以使用以下代码实现绝对观点的Black-Litterman模型：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize

def black_litterman(returns, cov_matrix, tau, Pi, Q):
    n = returns.shape[0]
    returns = returns.values
    cov_matrix = cov_matrix.values
    omega = np.multiply(tau, cov_matrix)

    def objective_function(x, sign=1.0):
        portfolio = x
        portfolio_return = np.sum(returns * portfolio)
        portfolio_risk = np.sqrt(np.dot(portfolio.T, np.dot(cov_matrix, portfolio)))
        objective = sign * (portfolio_return - Q) / portfolio_risk
        return objective
    
    constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1},
                   {'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.dot(x, Pi) - Q})
    bounds = [(0, 1) for i in range(n)]
    initial_guess = np.ones(n) / n

    result = minimize(objective_function, initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
    optimal_weights = result.x

    pi = np.dot(np.linalg.inv(cov_matrix + omega), np.dot(cov_matrix, optimal_weights) + tau * Pi)
    return pi

returns = pd.read_csv("stock_returns.csv", index_col=0)
cov_matrix = pd.read_csv("cov_matrix.csv", index_col=0)
tau = 0.05
Pi = np.array([0.01, 0.02, 0.03, 0.04])
Q = 0.03

weights = black_litterman(returns, cov_matrix, tau, Pi, Q)
print(weights)

在这段代码中，`returns` 是一个 pandas DataFrame，包含股票收益率数据。`cov_matrix` 是一个 pandas DataFrame，包含股票收益率协方差矩阵。其他参数，如`tau`、`Pi`和`Q`是预先定义的超额收益率、绝对观点和目标

### 回答2：
黑石——利特曼（Black-Litterman）模型是一种投资组合理论模型，结合马科维茨（Markowitz）均值方差模型和资产配置的观点，用于确定最优资产配置比例。以下是一个可以直接带入股票数据，使用绝对观点的黑石——利特曼模型的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义函数计算黑石——利特曼模型资产分配
def black_litterman(stock_returns, views, view_confidences, risk_aversion):
    # 计算历史收益率协方差矩阵
    cov_matrix = np.cov(stock_returns.T)
    
    # 计算市场组合历史收益率
    market_returns = np.mean(stock_returns, axis=0)
    
    # 计算市场组合权重
    market_weights = market_returns / np.sum(market_returns)
    
    # 计算风险偏好系数
    p = np.dot(np.dot(view_confidences, cov_matrix), views) * risk_aversion
    
    # 计算资产预期收益率
    expected_returns = np.dot(np.dot(market_weights, cov_matrix), market_weights.T) + p
    
    # 计算资产权重
    asset_weights = np.dot(np.linalg.inv(risk_aversion * cov_matrix), expected_returns)
    
    return asset_weights

# 设定股票数据
stock_returns = np.array([[0.01, -0.02, 0.03],
                          [-0.03, 0.02, 0.01],
                          [0.02, 0.01, -0.03],
                          [0.03, -0.01, -0.02]])

# 设定观点
views = np.array([[0.02, 0.01, -0.01, 0.03]]).T

# 设定观点置信度
view_confidences = np.array([[1]])

# 设定风险偏好系数
risk_aversion = 0.5

# 调用黑石——利特曼模型函数
asset_weights = black_litterman(stock_returns, views, view_confidences, risk_aversion)

print("资产权重：")
for i in range(len(asset_weights)):
    print(f"资产{i + 1}: {asset_weights[i]}")

此代码示例中，我们首先定义了一个函数 `black_litterman` 来计算黑石——利特曼模型的资产分配。然后我们根据输入的股票数据、观点、观点置信度和风险偏好系数，调用该函数来计算最优的资产权重。最后，打印出每个资产的权重。

请注意，这只是一个简单的代码示例，实际应用中可能需要做更多的数据预处理、模型验证和调整。