python-3.x - 如何重新采样多索引数据帧内的数据

Question

我有以下数据框:

我需要重新采样数据来计算每周的 pct_change()。我怎样才能获得每周的变化？

类似 data['pct_week'] = data['Adj Close'].resample('W').ffill().pct_change()但是数据需要分组data.groupby(['month', 'week'])
这样每个月都会产生 4 个每周变化的值。然后我可以绘制

我所做的是df['pct_week'] = data['Adj Close'].groupby(['week', 'day']).pct_change()但我收到此错误 TypeError: 'type' object does not support item assignment

Answer 1

如果想先用 resample 分组是必要的 DatetimeIndex只有，所以添加
DataFrame.reset_index 通过所有级别而不先，然后使用自定义函数进行分组和重新采样，因为 pct_change为 resample未实现:

def percent_change(x):
    return pd.Series(x).pct_change()

另一个想法是对 pct_change 使用 numpy 解决方案:

def percent_change(x):
    return x / np.concatenate(([np.nan], x[:-1])) - 1

df1 = (df.reset_index(level=[1,2,3])
        .groupby(['month', 'week'])['Adj Close']
        .resample('W')
        .apply(percent_change))

this way every month would yield 4 values for weekly change

所以似乎没有groupby ，只需要像 sum 这样的下采样和链 Series.pct_change :

df2 = (df.reset_index(level=[1,2,3])
        .resample('W')['Adj Close']
        .sum()
        .pct_change())