Python中大数据集的高级权重计算

Question

我要计算一个投资组合的权重——每月重新平衡一次。在粘贴的数据集中，PERMNO是一只股票，我需要计算该投资组合的累积权重，即权重随股票回报率的增加而增加

情况是： 对于每只股票，每天的重量计算如下：w1=w0*（1+r0）/（总和（当天所有w1））。在excel中这没有问题，但我在python中遇到了问题。因为第二天的w0是过去一天的w1。我尽量不使用循环，因为日期集很大，但任何解决方案都值得赞赏。 我正在处理的数据帧如下所示：

这就是我希望的计算方式：

如第二张图片所示，第2天的体重是第1天的新体重。这就是问题所在的谎言

谢谢

Answer 1

您将避免数据循环称为主要问题。在本例中，我想让您知道，您可以逐行读取整个文件，然后根据需要使用数据，而无需循环查看数据

逐行浏览文件，并使用带有相应分隔符的.split()方法拆分列。保存行的数据，即通过将行追加到list或将行添加到dictionary来保存行的数据。然后，将修改后的行写入文件

为了提高RAM效率，您可以单独处理所有日期（每当新数据出现时），前提是您的文件按日期排序