熊猫：需要从 2 列输入的滚动窗口计算答案

【问题标题】：Pandas: rolling window calculation requiring input from 2 columns熊猫：需要从 2 列输入的滚动窗口计算
【发布时间】：2023-01-25 20:06:06
【问题描述】：

我正在尝试计算个股的 CAPE 比率（链接如下，但您不太可能需要知道它才能回答问题）。

Link to CAPE definition

我的数据框有每股收益（“EPS”）和 CPI（“CPI 值”）的季度数据。我想计算 10 年（40 个季度）通胀调整后的平均市盈率。

因此，对于新列的每一行，计算需要：

40 期回顾
周期开始时 CPI 与当前 CPI 的比率（在每个回溯窗口开始时从 1 开始，并逐渐降低以说明通货膨胀）
这个CPI比率乘以当前EPS值
窗口所有这些乘法的平均值

例如-第 i 天的 CAPE：

CAPE[i] = ((CPI[i-40] / CPI[i-40]) * EPS[i-40]), (CPI[i-40] / CPI[i-39]) * EPS[ i-39], ... , (CPI[i-40] / CPI[i]) * EPS[i]))

似乎很清楚需要使用“滚动”，可能需要使用“聚合”功能。

我很难做到这一点，因为计算需要数据框中的两列而不是一列，而且我不确定如何在滚动函数中访问它们。

也不要认为“帮助”列有用，因为每个回溯窗口的值都会发生变化。

下面的玩具示例代码：

df = pd.DataFrame(index = range(100))

df['CPI Value'] = 1. + (df.index / 100.)

df['EPS'] = 10.

＆这是我的非工作尝试：

df['CAPE'] = df.rolling(40).agg(lambda x: ((x['CPI Value'][0] / x['CPI Value']) * x['EPS']).mean())

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe rolling-computation

【解决方案1】：

即使它看起来相对微不足道，也无法让它与 pandas 一起工作，不断被语法绊倒或没有传递正确的参数。

Numpy-extended 的 rolling_apply 函数似乎已经起作用了。

from numpy_ext import rolling_apply

def func(a,b): return np.mean((a.iloc[0] / a) * b)
df['inf_adj'] = rolling_apply(func, 40, df['CPI Value'], df['EPS'])

【讨论】：