Python dataframe 计算收益率

在Python的pandas DataFrame中计算收益率通常涉及到连续两个时间段的价格差值除以前一个价格，然后将结果转换为百分比形式。假设你有一个DataFrame，其中有一列叫做`Close`表示收盘价，那么计算简单日收益率可以按照以下步骤进行：

import pandas as pd

# 假设df['Close']包含了连续的股票收盘价数据
df['Return'] = df['Close'].pct_change() * 100  # pct_change默认计算相邻两行之间的变化率，并乘以100得到百分比

这行代码会创建一个新的列`Return`，其中每个元素是前一天收盘价到当天收盘价的增长百分比。

如果你想处理复利，可以用滚动窗口来计算累计收益率，例如每年复利一次：

df['Cumulative_Return'] = (df['Close'] / df['Close'].shift(12)) ** (1/12) - 1

这里`shift(12)`意味着每12个月向前移动一行（假设一年有12个月），然后计算当前值相对于12个月前的倍数减去1得到实际收益率。