给我一段brinson python 代码

Brinson分析是一个常用的投资组合分析方法，其通过将一个投资组合的持仓分解为资产类别和行业类别两个维度，来评估该投资组合的绩效。下面是一个简单的Python代码，用于计算Brinson分析的结果。

首先，我们需要导入所需的库，包括`pandas`用于数据处理和`numpy`用于计算。

import pandas as pd
import numpy as np

然后，我们假设我们有一个投资组合的持仓数据，其中包含了资产类别、行业类别和持仓市值等信息。我们可以将这些数据存储在一个`DataFrame`中。

df = pd.DataFrame({
    'Asset Class': ['Equity', 'Fixed Income', 'Cash'],
    'Industry': ['Technology', 'Finance', 'Other'],
    'Market Value': [1000000, 500000, 500000],
    'Portfolio Weight': [0.5, 0.25, 0.25],
    'Benchmark Weight': [0.4, 0.3, 0.3],
    'Active Weight': [0.1, -0.05, -0.05],
    'Selection Effect': [50000, -15000, -35000],
    'Allocation Effect': [20000, 25000, -45000]
})

接下来，我们可以计算各个维度的贡献，包括资产类别、行业类别和总体。

# 计算资产类别的贡献
df_asset = df.groupby('Asset Class').sum()

# 计算行业类别的贡献
df_industry = df.groupby('Industry').sum()

# 计算总体贡献
df_total = pd.DataFrame({
    '': ['Asset Class', 'Industry', 'Total'],
    'Portfolio Weight': [df['Market Value'].sum() / df['Market Value'].sum()] * 3,
    'Benchmark Weight': [df['Market Value'] @ df['Benchmark Weight'] / df['Market Value'].sum()] * 3,
    'Active Weight': [df['Market Value'] @ df['Active Weight'] / df['Market Value'].sum()] * 3,
    'Selection Effect': [df['Selection Effect'].sum() / df['Market Value'].sum()] * 3,
    'Allocation Effect': [df['Allocation Effect'].sum() / df['Market Value'].sum()] * 3
})

最后，我们可以将这些贡献结果合并到一个`DataFrame`中，并计算出各个贡献的比例。

# 合并结果
df_result = pd.concat([df_asset, df_industry, df_total])

# 计算比例
df_result['Portfolio Weight %'] = df_result['Market Value'] / df['Market Value'].sum()
df_result['Benchmark Weight %'] = df_result['Benchmark Weight'] / df_result['Portfolio Weight']
df_result['Active Weight %'] = df_result['Active Weight'] / df_result['Portfolio Weight']
df_result['Selection Effect %'] = df_result['Selection Effect'] / df_result['Portfolio Weight']
df_result['Allocation Effect %'] = df_result['Allocation Effect'] / df_result['Portfolio Weight']

# 打印结果
print(df_result)

上述代码仅为示例，实际应用中需要根据数据和研究问题进行修改和调整。