数据框中组的算术运算答案

【问题标题】：Arithmetic operations for groups within a dataframe数据框中组的算术运算
【发布时间】：2021-12-30 08:09:40
【问题描述】：

我已经加载了多个 CSV（时间序列）来创建一个数据框。此数据框包含多只股票的数据。现在我想计算所有数据点的 1 个月回报。

每只股票有 172 个数据点，即从索引 0 到 171。下一只股票的时间序列再次从索引 0 开始。

当我尝试计算 1 个月的回报时，除了新股票的索引 0 之外，所有数据点都得到了正确计算。因为它是在拿上一只股票的171指数的差价。

我希望根据股票名称计算回报，所以我尝试了 for 循环，但它似乎不起作用。

例如在附图（突出显示）中，使用 SHREECEM 计算公司名称 ITC 的 1 个月回报。我希望 SHREECEM 的第一个值 1Mreturn 应该是 NaN

【问题讨论】：

为什么不重置合并数据框的索引？
请编辑您的问题以包含 minimal reproducible example 显示您的输入数据帧示例和预期输出，以便我们更好地了解您想要做什么。请do not upload images of code/errors when asking a question.
要按组应用计算，请查找groupby。

【解决方案1】：

使用 groupby 代替 for 循环可以获得你想要的结果：

Mreturn_function = lambda df: df['mean_price'].diff(periods=1)/df['mean_price'].shift(1)*100
gw_stocks.groupby('CompanyName').apply(Mreturn_function)

【讨论】：