df = pd.DataFrame(weights_col)

时间: 2023-11-03 10:48:26 浏览: 66
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pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

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这行代码将一个一维的权重数组(weights_col)转换成一个 Pandas DataFrame。DataFrame 是 Pandas 库中的一个数据结构，类似于二维表格，其中包含行和列。在这种情况下，DataFrame 只有一列，该列的名称将自动设置为 0。如果你想要设置自定义列名，可以使用 df = pd.DataFrame(weights_col, columns=['column_name'])。
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pandas通过字典生成dataframe的方法步骤

1、将一个字典输入： 该字典必须满足：value是一个list类型的元素，且每一个key对应的value长度都相同： （以该字典的key为columns） >>> import pandas as pd >>> a = [1,2,3,4,5] ...>>> df = pd.DataFrame([a

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码，与前面匹配

df = pd.DataFrame({'Returns': returns, 'Volatility': volatility}) # 计算夏普比率 risk_free = 0 df['Sharpe'] = (df.Returns - risk_free) / df.Volatility # 绘制资产收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普...

pandas.DataFrame.sample

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}) # 抽取一行 row = df.sample() print(row) # 抽取两行 rows = df.sample(n=2) print(rows) # 抽取一列 col = df.sample(axis=1) print(col) ...

定义一个python函数进行IC_IR加权dataframe

merged_df = pd.merge(dataframe, groupby_result, on=groupby_cols, how='left') # 保留需要的列并去除重复行 result_cols = groupby_cols.tolist() + [ic_col + '_weighted', ir_col + '_weighted'] result_...

使用python读取十只股票的数据并、以市值为权重捏合这十只股票，形成自定义的“茅指数。 假设mktvalue 为第 t 天，第 k 只股票的流通市值;r 为第 t 天第 k 只股票的收益率。 tk tk 市值是每天动态变化的，所以我们以当天的流通市值来捏合茅指数时，每天的权重都在变。 第 t 天总市值: sum_mktvaluet = 10 mktvaluetk k=1 第 t 天，第 k 只股票占茅指数的权重:weighttk = mktvaluetk/sum_mktvaluet “茅指数”每日收益率:mao_rt = 10 weighttk ∗ rtk k=1 最终结果请打印倒数三天的收益率以便检查。

df = pd.read_csv(name, index_col=0) dfs.append(df) stocks_df = pd.concat(dfs, axis=1) # 计算每只股票的流通市值和总市值 mkt_values = [] for i in range(10): mkt_value = stocks_df.iloc[:, i*6+3] * ...

有一个dataframe，是5个资产的每日收盘价，用python写一个策略，每季度末调仓，用风险平价模型计算权重，其中协方差矩阵用该季度末调仓日前一年的收益率序列计算

weights = pd.DataFrame(columns=returns.columns, index=rebalance_dates) # 计算每个调仓日前一年的收益率序列，并用它计算协方差矩阵 for i, date in enumerate(rebalance_dates): if i == 0: continue # 第一...
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