如何在DataFrame中按公司计算每日收益率并添加新列

操作步骤 #

要实现按每个公司单独计算每日收益率，需先保证数据有序，再分组执行百分比变化计算，具体如下：

1. 导入依赖库

import pandas as pd
import numpy as np

2. 排序数据
   先按公司代码（company_tic）分组，再按日期（date）升序排序，避免因日期乱序导致计算逻辑出错：

df = df.sort_values(by=['company_tic', 'date'])

3. 分组计算收益率
   使用groupby按公司分组后，调用pct_change()方法直接生成收益率列。该方法的计算逻辑完全匹配(当日价格 - 前一日价格)/前一日价格，且当某公司无前置日期数据时，自动返回np.nan：

df['daily_return'] = df.groupby('company_tic')['price'].pct_change()

效果示例 #

以示例中的xyz公司数据为例：

• 2020-01-01的daily_return为np.nan（无前置数据）
• 2020-01-02的收益率计算结果为(20.14 - 20.89)/20.89 ≈ -0.0359，与pct_change()的输出一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marie-Pier St-Vincent