我有一个数据集，里面包含了2010 年1月至2019 年9月期间交通银行A股与4 个股票指数（上证综指、上证 50 指数、上证 180 指数、沪深 300 指数）的部分周收盘价格数据，请给我计算其5只股票周收益率的数据框(收益率用自然对数计算)的代码，谢谢

为了帮助您计算数据集中的5只股票周收益率并转换为自然对数，我们可以使用Python的pandas库来进行处理。首先假设您的数据集已经保存在一个CSV文件中，名为stock_prices.csv，并且有以下列名：date, traffic_bank, sh_composite, sz_50, sz_180, hs_300。
以下是代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 将日期设置为索引，并将时间序列转换为每周数据
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
weekly_df = df.resample('W').last() # 使用最后一次收盘价代表一周内的价格

# 计算周收益率（对数收益率）
def log_return(row):
non_zero_returns = row[row > 0]
if len(non_zero_returns) == 0:
return np.nan
else:
return np.log(row / non_zero_returns.iloc[0])

# 应用到所有股票
weekly_df['log_return'] = weekly_df.apply(log_return, axis=1)

# 现在每周收益率存储在'dlog_return'列中
print(weekly_df)
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这个代码会计算每只股票的周收益率（对数形式），并保留NaN值，如果某一周的数据全部为零则无法计算对数收益率。