基于股票价格调整权重的投资组合使用Pandas

Question

我有一个投资组合中公司的股价，我的目标是创建一个新的列df['Final_weights']，但保持每个日期和类别的权重总和df['weights']和{}相同。在

我想给某一天股价在后30%的公司相对于同一类别公司的权重取0，我想给某一天股价超过70%的公司相对于同一类别公司的权重更高。在

我有一个包含多个日期和公司的数据框，它们具有各自的类别：

Eg df子集：

 Date       Category    Company    Price    weight
1/1/2007    Automative  Audi        1000    0.146
1/1/2007    Automative  Alfa Romeo  400     0.143
1/1/2007    Automative  Aston Martin500     0.002
1/1/2007    Automative  Bentley     2000    0.025
1/1/2007    Automative  Mercedes    3000    0.063
1/1/2007    Automative  BMW          40     0.154
1/1/2007    Automative  Volvo       3000    0.163
1/1/2007    Automative  VW           200    0.003
1/1/2007    Technology  Apple        400    0.120
1/1/2007    Technology  Microsoft   5500    0.048
1/1/2007    Technology  Google       230    0.069
1/1/2007    Technology  Lenova        36    0.036
1/1/2007    Technology  IBM          250    0.016
1/1/2007    Technology  Sprint       231    0.013

好的，现在我已经写了一些代码，它创建了一个新列，给出了每个日期和每个类别的每个公司的百分位排名。代码如下：

^{pr2}$

输出：

            Category       Company  Price  weight    Pctile
Date                                                       
1/1/2007  Automative          Audi   1000   0.146  0.625000
1/1/2007  Automative    Alfa Romeo    400   0.143  0.375000
1/1/2007  Automative  Aston Martin    500   0.002  0.500000
1/1/2007  Automative       Bentley   2000   0.025  0.750000
1/1/2007  Automative      Mercedes   3000   0.063  0.937500
1/1/2007  Automative           BMW     40   0.154  0.125000
1/1/2007  Automative         Volvo   3000   0.163  0.937500
1/1/2007  Automative            VW    200   0.003  0.250000
1/1/2007  Technology         Apple    400   0.120  0.833333
1/1/2007  Technology     Microsoft   5500   0.048  1.000000
1/1/2007  Technology        Google    230   0.069  0.333333
1/1/2007  Technology        Lenova     36   0.036  0.166667
1/1/2007  Technology           IBM    250   0.016  0.666667
1/1/2007  Technology        Sprint    231   0.013  0.500000

现在我想要一个名为df['Final_weight']的最后一列。在

我只想为每个日期和类别做这三件事

1. 当df['Pctile']是<0.3我想要df['Final_weight'] = 0.
2. 当df['Pctile']是>= 0.3且<= 0.7时，则 df['Final_weight'] = df['weight']。在
3. 当df['PCtile'] >0.7=(weight / sum of weights above 70%pctile) *(sum of weights above 70%pctile + sum of weights below 30%pctile)

以下是一些示例输出和示例计算：

• 对于1/1/2007的自动化：

1）sum of weights above 70%pctile = 0.251 2） sum of weights below 30%pctile = 0.157

宾利的计算=0.025 / 0.251 * (0.251 + 0.157) = 0.041

梅赛德斯的计算=0.063 / 0.251 * (0.251 + 0.157) = 0.102

沃尔沃的计算=0.163 / 0.251 * (0.251 + 0.157) = 0.265

现在，1/1/2007的自动权重和最终权重是相同的。两者之和为0.699。在

• 关于1/1/2007的技术：

1）sum of weights above 70%pctile = 0.168 2） sum of weights below 30%pctile = 0.036

{Apple=^计算

Microsoft的计算=0.048 / 0.168 * (0.168 + 0.036) = 0.058

现在，1/1/2007技术的权重和最终权重是相同的。它们的总和都是0.302。同时，该日期的和也仍然是1。在

输出例如：

            Category       Company  Price  weight    Pctile  Final_weight
Date                                                       
1/1/2007  Automative          Audi   1000   0.146  0.625000  0.146
1/1/2007  Automative    Alfa Romeo    400   0.143  0.375000  0.143
1/1/2007  Automative  Aston Martin    500   0.002  0.500000  0.002
1/1/2007  Automative       Bentley   2000   0.025  0.750000  0.041
1/1/2007  Automative      Mercedes   3000   0.063  0.937500  0.102
1/1/2007  Automative           BMW     40   0.154  0.125000  0.000
1/1/2007  Automative         Volvo   3000   0.163  0.937500  0.265
1/1/2007  Automative            VW    200   0.003  0.250000  0
1/1/2007  Technology         Apple    400   0.120  0.833333  0.146
1/1/2007  Technology     Microsoft   5500   0.048  1.000000  0.058
1/1/2007  Technology        Google    230   0.069  0.333333  0.069
1/1/2007  Technology        Lenova     36   0.036  0.166667  0.000
1/1/2007  Technology           IBM    250   0.016  0.666667  0.016
1/1/2007  Technology        Sprint    231   0.013  0.500000  0.013

我的数据很大，有很多类别、日期、公司。希望能找到一种高效的编程方法。谢谢你的帮助。在

Answer 1

虽然我希望这是一个groupby-a-groupby解决方案，但事实并非如此。这是一个肮脏的黑客攻击。我不能使用groupby解决方案的原因是，据我所知，无法使用groupby选择列并将其传递到multiple argument functions。不能做的事已经够多了。。。在

现在我说这是黑客，所以试试你的数据集。我不知道它有多快在一个大的数据集，但请告诉我。在

import pandas as pd

#make a lazy example
date = ['1/1/2017']*10
category = ['car']*5 + ['tech']*5
company = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
price = [10, 300, 100, 400, 500, 230, 324, 543, 234, 124]
weight = [0.2, 0.1, 0.3, 0.2, 0.2, 0.15, 0.15, 0.4, 0.1, 0.2]

data = {'date': date, 'category': category, 'company': company, 'price': price, 'weight': weight}
df = pd.DataFrame(data)

#do you percentile thing
df['pctile'] = df.price.groupby([df.date, df.category]).rank(pct='True')

# define a function?
def seventy_thirty(df):
    s = df.ix[df.pctile > 0.7, 'pctile']
    s.ix[:] = 'upper'
    l = df.ix[df.pctile < 0.3, 'pctile']
    l.ix[:] = 'lower'
    s = s.append(l)
    return s

df['pctile_summary'] = seventy_thirty(df)

# created a dataframe with weights the we can merge make into another column
weighted = df.groupby(['date', 'category', 'pctile_summary']).sum().ix[:, ['weight']]

# add lowers onto uppers as we'll need them in final_weights
add_lower = weighted.ix[weighted.index.get_level_values('pctile_summary')=='lower', ['weight']].reset_index(level=2)
add_lower.pctile_summary = 'upper'
add_lower = add_lower.set_index('pctile_summary', append=True)
weighted = pd.merge(weighted, add_lower, how='left', left_index=True, right_index=True, suffixes=['', '_lower'])

# Now add all new columns and calculate the final_weight
df1 = pd.merge(df, weighted.reset_index(), how='left', on=['date', 'category', 'pctile_summary'], suffixes=['', '_sum'])
df1.ix[df1.pctile_summary=='lower', 'final_weight'] = 0
df1.ix[df1.pctile_summary.isnull(), 'final_weight'] = df1.weight
df1.ix[df1.pctile_summary=='upper', 'final_weight'] = (df1.weight / df1.weight_sum) * (df1.weight_sum + df1.weight_lower)

#finally tidy up (delete all that hardwork!)
df1 = df1.drop(['pctile_summary', 'weight_sum', 'weight_lower'], axis=1)
df1