Вычислить возврат акций в pandas DataFrame

Question

Я бы хотел рассчитать годовую производительность (как изменение рыночной стоимости) этих двух фирм, данные которых хранятся в приведенной ниже таблице данных.

df = pd.DataFrame({'tic'  : ['AAPL', 'AAPL', 'AAPL', 'GOOGL','GOOGL','GOOGL'], 
        'mktvalue' : [20,25,30,50,55,60], 
        'fyear' : [2014,2015,2016,2014,2015,2016]}) 

Я видел подобное решение с лямбда-функции, но до сих пор я не мог приспособить его к моим данным. У меня было решение, как это в виду, чтобы рассчитать производительность на основе года:

df['performance'] = df.fyear.apply(lambda x: (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2014)])/
        (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)]) if x == 2014 
        else (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)])/    
        (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)]) 

Одна из моих главных проблем было то, что в ходе осуществления при вызове

(df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)]) 

Я получил все значения рыночных 2013 года, а не только соответствующей этой фирме.

Буду признателен за любую помощь!

Answer 1

это то, что вы хотите?

In [129]: df['performance'] = df.groupby('tic').mktvalue.pct_change().fillna(0) 

In [130]: df 
Out[130]: 
    fyear mktvalue tic performance 
0 2014  20 AAPL  0.000000 
1 2015  25 AAPL  0.250000 
2 2016  30 AAPL  0.200000 
3 2014  50 GOOGL  0.000000 
4 2015  55 GOOGL  0.100000 
5 2016  60 GOOGL  0.090909