Pandas使用.loc取基准值后全列批量计算相对收益率的实现方法

问题原因 #

你当前代码获取的bmk是带索引的Pandas Series对象，Pandas在执行Series和Series的运算时会自动按索引对齐匹配，只有和bmk索引相同的行（即ID为ASX的第3行）能得到计算结果，其余行因索引不匹配都会返回NaN。

解决方案 #

只需将bmk转换为单个标量值，即可实现全列批量减法计算，常用有两种写法可选：

• 使用.iloc[0]提取Series的首个值
• 使用.item()直接提取标量数值

修改后的完整代码如下：

import pandas as pd

data = {'ID': ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'ASX'],
        'Ret': [5, 7, 10, 6]}
frame = pd.DataFrame(data)

# 提取基准值为标量，两种写法二选一即可
bmk = frame.loc[frame['ID'] == 'ASX', 'Ret'].iloc[0]
# bmk = frame.loc[frame['ID'] == 'ASX', 'Ret'].item()

frame['Rel Ret'] = frame['Ret'] - bmk
print(frame)

运行后输出结果如下：

ID  Ret  Rel Ret
0  ABC    5       -1
1  DEF    7        1
2  GHI   10        4
3  ASX    6        0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marmot