df6 = df5.reset_index().iloc[:, 1].sub(df2.iloc[:, 1])什么意思
时间: 2024-06-03 19:11:37 浏览: 12
这行代码的意思是:先将 DataFrame `df5` 重置索引,并仅保留第二列,然后将其减去 DataFrame `df2` 的第二列,生成一个新的 Series `df6`。具体来说:
- `df5.reset_index()` 将 `df5` 的索引重置为默认的整数索引,并生成一个新的 DataFrame。
- `.iloc[:, 1]` 选择新 DataFrame 的所有行,仅保留第二列,这里用到了 `.iloc` 方法,`:` 表示所有行,`1` 表示第二列。
- `.sub(df2.iloc[:, 1])` 用 `df2` 的第二列减去上一步得到的 Series,生成一个新的 Series `df6`。`.sub()` 是 Series 对象的方法,表示做减法运算,`df2.iloc[:, 1]` 选择 `df2` 的所有行,仅保留第二列。
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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5
你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中,代码列表中包含了5只股票,分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ',每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' 的。代码首先通过 tushare 库获取每只股票的交易数据,并将其保存到相应的 csv 文件中。接着,代码使用 pandas 库将这些 csv 文件读取到 DataFrame 中,并将这些 DataFrame 合并到一起。最后,代码计算了每只股票的收益率,并按照一定的权重对这些收益率进行加权平均。
df1 = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a1.xlsx')做一个循环,读取a1到a14,分别复制为df1到df14
你可以使用一个列表来存储所有的 DataFrame,并在循环中将每个 DataFrame 添加到列表中。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空列表,用于存储所有的 DataFrame
dfs = []
# 循环读取文件
for i in range(1, 15):
filename = 'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a{}.xlsx'.format(i)
df = pd.read_excel(filename)
# 将每个 DataFrame 添加到列表中
dfs.append(df)
# 将列表中的 DataFrame 分别赋值给 df1 到 df14 变量
df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7, df8, df9, df10, df11, df12, df13, df14 = dfs
```
这个循环会从 a1.xlsx 读取到 a14.xlsx,每次读取一个文件,并将其存储在 `df` 变量中。然后,将每个 DataFrame 添加到 `dfs` 列表中。最后,将列表中的 DataFrame 分别赋值给 `df1` 到 `df14` 变量。这样,你就可以使用 `df1` 到 `df14` 变量来访问每个文件的数据了。
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