pandas 创建累积产品，并在每个月末重置为1

n3h0vuf2 于 2023-01-24 发布在其他

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我尝试在Dataframe df中创建一个新列CumReturn，其中包含当月的累计产品，并尝试在每个月末将cum_prod（）重置为1（如果EndMonth == 1），然后使用累计产品重新开始。

df:
Date        EndMonth  ID1  Return
2023-01-30     0       A     0.95
2023-01-30     0       B     0.98
2023-01-31     1       A     1.01
2023-01-31     1       B     1.02
2023-02-01     0       A     1.05
2023-02-01     0       B     0.92
2023-02-02     0       A     0.97
2023-02-02     0       B     0.99

我试着用它来做：df [“累计退货”] = np.其中（df [“月末”] == 1，1，df [“退货”].groupby（“ID 1”）.cumprod（））
当我这样做的时候，我得到的2023-02-02是整个时期的累积乘积，而不仅仅是从2月初开始的。
再现性：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({
    'Date':['2023-01-30', '2023-01-30', '2023-01-31', '2023-01-31', '2023-02-01', '2023-02-01', '2023-02-02', '2023-02-02'],
    'EndMonth':[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
    'ID1':['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Return':[0.95, 0.98, 1.01, 1.02, 1.05, 0.92, 0.97, 0.99]})
df1 = df1.set_index('Date')

非常感谢！

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75208468/creating-cumulative-product-with-reset-to-1-at-each-end-of-the-month

2条答案

按热度按时间

nlejzf6q1#

IIUC用途：

df1.index = pd.to_datetime(df1.index)

df1['CumReturn'] = (df1['Return'].add(1)
                                 .groupby([df1['ID1'], pd.Grouper(freq='m')])
                                 .cumprod()
                                 .sub(1))
print (df1)
            EndMonth ID1  Return  CumReturn
Date                                       
2023-01-30         0   A    0.95     0.9500
2023-01-30         0   B    0.98     0.9800
2023-01-31         1   A    1.01     2.9195
2023-01-31         1   B    1.02     2.9996
2023-02-01         0   A    1.05     1.0500
2023-02-01         0   B    0.92     0.9200
2023-02-02         0   A    0.97     3.0385
2023-02-02         0   B    0.99     2.8208

赞(0）回复(0）举报 2023-01-24

hyrbngr72#

看起来您想要：

# set up grouper per ID and month
g = df1.groupby(['ID1', pd.to_datetime(df1.index).month])['Return']

# get cumprod per month with starting value being 1
# (we divide by the first value)
df1['CumProd'] = g.cumprod().div(g.transform('first'))

输出：

EndMonth ID1  Return  CumProd
Date                                     
2023-01-30         0   A    0.95     1.00
2023-01-30         0   B    0.98     1.00
2023-01-31         1   A    1.01     1.01
2023-01-31         1   B    1.02     1.02
2023-02-01         0   A    1.05     1.00
2023-02-01         0   B    0.92     1.00
2023-02-02         0   A    0.97     0.97
2023-02-02         0   B    0.99     0.99

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