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我有一个熊猫数据框，其中包含 461 只股票的收盘价。

In [43]: pdata
Out[43]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 3418 entries, 2000-01-03 00:00:00 to 2013-02-06 00:00:00
Columns: 461 entries, AKM to ZIM
dtypes: float64(461)

我正在对过去 130 天的股票回报率进行排名，并选择表现最好的 10 名股票

In [44]: mom_ret = pdata.shift(1).pct_change(130)

In [45]: rank = mom_ret.rank(axis=1,ascending=False,method='first')

In [46]: rank[rank<=10]=1

In [47]: rank[rank>10]=0

如果我取行的总和，它们都等于我期望的 10。

In [48]: x=rank.groupby(rank.sum(axis=1))

In [49]: x.sum()
Out[49]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 1 entries, 10.0 to 10.0          # all rows sum to 10 as expected.
Columns: 461 entries, AKM to ZIM
dtypes: float64(461)

然后我重新采样数据框如下

In [50]: port = rank.resample('20B', how='first')

In [51]: y=port.groupby(port.sum(axis=1))

但是现在当我对行求和时，它们的总和不都是 10？

In [52]: y.sum()
Out[52]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 4 entries, 10.0 to 13.0          # 4 entries ranging between 10 and 13??
Columns: 461 entries, AKM to ZIM
dtypes: float64(461)

我不明白为什么会发生这种情况。我做错了什么还是这是一个错误？

我刚刚意识到，如果我用 0 替换 NaN，我就没有问题。

In [67]: rank=rank.fillna(0)

In [68]: x=rank.groupby(rank.sum(axis=1))

In [69]: x.sum()
Out[69]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 2 entries, 0.0 to 10.0     # 2 entries, 0 and 10
Columns: 461 entries, AKM to ZIM
dtypes: float64(461)

In [70]: port = rank.resample('20B', how='first')

In [71]: y=port.groupby(port.sum(axis=1))

In [72]: y.sum()
Out[72]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 2 entries, 0.0 to 10.0    # 2 entries again, 0 and 10
Columns: 461 entries, AKM to ZIM
dtypes: float64(461)

但我想重新采样而不用 0 填充 NaN。这可能吗？谢谢

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1 回答 1

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您看到这种行为的原因是因为how=first从每列中获取第一个非 na 值。这就是为什么用 0 填充 NA 会让你得到正确答案的原因。要在不填充 NA 的情况下获得所需的行为，您可以将自定义函数传递给how第一个条目，无论它是否为 NA：

In [47]: port = rank.resample('20B', how=lambda x: x.ix[0])

In [48]: y=port.groupby(port.sum(axis=1))

In [49]: y.sum()
Out[49]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 1 entries, 10.0 to 10.0
Columns: 461 entries, AKM to ZIM
dtypes: float64(461)
于 2013-02-08T17:07:41.453 回答