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我想计算一个称为“下行 beta”的数量。假设我有一个数据框 df：

df = pd.DataFrame({'A': [-0.1,0.3,-0.4, 0.8,-0.5],'B': [-0.2,0.5,0.3,-0.5,0.1]},index=[0, 1, 2, 3,4])

我想添加一个列“C”，它计算这个下行 beta 定义为列 A 和 B 之间的协方差，仅考虑 A 列的负值与 B 的相应值。然后应该将该协方差除以方差列 A 仅考虑负值。

在上面的例子中，它应该相当于计算两个序列之间的协方差：[-0.1,-0.4,-0.5] 和 [-0.2,0.3,0.1]。除以序列的方差 [-0.1,-0.4,-0.5]。

下一步是在初始大数据帧 df 的索引上滚动该指标。

有没有一种有效的方法来做到这一点？以矢量化的方式。我猜想结合 pd.rolling_cov 和 np.where？

谢谢！

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这是你要找的吗？您可以过滤掉正值，然后相应地调用 pandascov和var函数：

v = df[df.A.lt(0)]
v.cov() / v.A.var()

          A         B
A  1.000000 -0.961538
B -0.961538  1.461538

如果你只想要对角线上的值，

np.diag(v.cov() / v.A.var(), k=-1)
array([-0.96153846])

对于滚动窗口，您可能需要跳过几圈，但这应该是可行的；

v = df[df.A.lt(0)]  
i = v.rolling(3).cov().A.groupby(level=0).last()
j = v.rolling(3).A.var()

i / j

0         NaN
2         NaN
4   -0.961538
Name: A, dtype: float64
于 2018-03-06T17:48:20.767 回答