x=np.arange(1,len(tb.iloc[:,0])+1)的含义
时间: 2023-08-23 22:04:49 浏览: 104
这行代码的含义是使用NumPy库中的arange函数创建一个一维数组x,其中x的长度为tb.iloc[:,0]的长度加1,数组中的元素从1开始,每个元素之间的差值为1。tb.iloc[:,0]是pandas中的一个DataFrame对象,表示取tb中所有行的第0列(即第一列)作为数据。因此,x数组的长度和tb.iloc[:,0]的长度相同,其中的元素依次为1, 2, 3, ..., n,n为tb.iloc[:,0]的长度。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt table = pd.read_excel("order_quchong.xlsx") row = table.columns.tolist() for i in range(len(row)): if row[i] == 'item_price': oneindex1 = i elif row[i] == 'ord_qty': oneindex2 = i price = table.iloc[:,oneindex1].tolist() ordqty = table.iloc[:,oneindex2].tolist() Price = sorted(set(price)) OrdNumeber = [] for i in range(len(Price)): sum = 0 for j in range(len(ordqty)): if price[j] == Price[i]: sum += ordqty[j] OrdNumeber.append(int(sum)) x = np.arange(1, max(Price) + 0.01, 0.001) y = np.interp(x, Price, OrdNumeber) plt.plot(x, y) plt.show()优化代码
可以使用pandas的groupby方法和agg方法对表格数据进行聚合操作,用于计算每个item_price对应的ord_qty总和,而无需通过for循环遍历每个item_price。代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
table = pd.read_excel("order_quchong.xlsx")
# 使用groupby方法对item_price分组,并使用agg方法计算每个分组的ord_qty总和
grouped_table = table.groupby('item_price')['ord_qty'].agg('sum')
# 获取item_price和ord_qty数据
Price = grouped_table.index.tolist()
OrdNumeber = grouped_table.tolist()
# 使用numpy的arange方法生成数据范围
x = np.arange(1, max(Price), 0.01)
# 使用numpy的interp方法对item_price和ord_qty进行插值
y = np.interp(x, Price, OrdNumeber)
# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
已有代码如下,请在此基础上完成。import numpy as np import pandas as pd import pandas_datareader as pdr import statsmodels.api as sm pf25 = pdr.get_data_famafrench("25_Portfolios_5x5", start="07/1963", end="06/2022") factor = pdr.get_data_famafrench("F-F_Research_Data_Factors", start="1963/07", end="2022/06") pf25_x = pd.merge(pf25[0], factor[0], how="left", left_index=True, right_index=True) for i in range(0, 25): pf25_x.iloc[:,i] = pf25_x.iloc[:,i] - pf25_x["RF"] x = sm.add_constant(factor[0]["Mkt-RF"]) beta = [] for i in range(0, 25): lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[:,i], x).fit() beta.append(lm.params["Mkt-RF"]) x = sm.add_constant(beta) g0, g1 = [], [] for i in range(0, len(pf25_x)): lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[i,:-4], x).fit() g0.append(lm.params["const"]) g1.append(lm.params["x1"]) g0_coef = np.mean(g0) g1_coef = np.mean(g1) g0_std = np.std(g0, ddof=1) g1_std = np.std(g1, ddof=1) g0_t = np.mean(g0) / (np.std(g0, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0]))) g1_t = np.mean(g1) / (np.std(g1, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0])))
好的,那么在这段代码的基础上,我们可以进行Shanken Correction的修改,如下所示:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr
import statsmodels.api as sm
pf25 = pdr.get_data_famafrench("25_Portfolios_5x5", start="07/1963", end="06/2022")
factor = pdr.get_data_famafrench("F-F_Research_Data_Factors", start="1963/07", end="2022/06")
pf25_x = pd.merge(pf25[0], factor[0], how="left", left_index=True, right_index=True)
for i in range(0, 25):
pf25_x.iloc[:,i] = pf25_x.iloc[:,i] - pf25_x["RF"]
x = sm.add_constant(factor[0]["Mkt-RF"])
beta = []
for i in range(0, 25):
lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[:,i], x).fit()
beta.append(lm.params["Mkt-RF"])
x = sm.add_constant(beta)
g0, g1 = [], []
for i in range(0, len(pf25_x)):
lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[i,:-4], x).fit()
g0.append(lm.params["const"])
g1.append(lm.params[1])
# 进行Shanken Correction
num_assets = len(beta)
inv_cov_mat = np.linalg.inv(np.cov(x.T))
beta = np.array(beta)
alpha = np.mean(g0)
beta_correction = beta + (beta - 1) * np.dot(inv_cov_mat, beta) * (np.var(beta) / np.var(factor[0]["Mkt-RF"]))
g0_correction = alpha + (alpha - 1) * np.dot(beta_correction.T, np.dot(inv_cov_mat, beta_correction)) * (np.var(beta_correction) / np.var(factor[0]["Mkt-RF"]))
g1_correction = np.mean(g1)
# 计算Shanken correction后的t值
g0_t = g0_correction / (np.std(g0, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0])))
g1_t = g1_correction / (np.std(g1, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0])))
```
这里我们对代码进行了一些修改:
1. 在进行截面回归后,计算beta值的过程中,我们把beta值存储在数组beta中。
2. 在进行Shanken Correction时,我们需要计算协方差矩阵的逆矩阵,使用`np.linalg.inv`函数来计算。
3. 计算beta值的Shanken Correction时,我们使用Numpy中的矩阵乘法函数`np.dot`来计算,最后得到beta_correction。
4. 计算g0的Shanken Correction时,我们使用类似的方法计算alpha_correction和g0_correction。
5. 最后计算Shanken Correction后的t值时,我们使用Shanken Correction后的g0和g1值来计算。
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