创建一个新的 pandas 列，作为另一列行的子集的结果

Question

我正在解决一个问题，我有一个由日期，价格和每日回报组成的数据框（今天的价格/yday价格 - 1）。                   NAV    ReturnDate                            01/01/2015  100.000000       NaN01/02/2015   97.002676 -0.02997301/03/2015   96.123553 -0.00906301/04/2015   95.877838 -0.00255601/05/2015   96.257080  0.003955我的目标是在数据中创建另一列，即数据子集的标准偏差（5 天价值）。因此，前 5 个值为 null，但列的其余部分将包含该行和前 5 行的标准差。所以它看起来像这样：                   NAV    Return       stdDate                                      01/01/2015  100.000000       NaN       NaN01/02/2015   97.002676 -0.029973       NaN01/03/2015   96.123553 -0.009063       NaN01/04/2015   95.877838 -0.002556       NaN01/05/2015   96.257080  0.003955       NaN...                ...       ...       ...12/26/2015  101.167791 -0.000612  0.00819012/27/2015  102.924456  0.017364  0.00794112/28/2015  100.216064 -0.026314  0.01008212/29/2015   98.383266 -0.018288  0.01470612/30/2015   96.853369 -0.015550  0.015137我想出了一种方法，通过基于if/then语句创建一个列表，但它需要很长时间才能运行。我想知道是否有更快的方法来完成这项任务，理想情况下使用矢量化。这是我想出的代码：data = [] for row in range(len(df)):     if row < 5:         data.append(None)     else:         data.append(np.std(df['Return'][row-5:row]))df['std'] = data

Answer 1

您可以使用滚动：

df['std'] = df['Return'].rolling(6).std()