我在一个数据帧中有这个相关矩阵df_corr
:
ticker CNP F GE TSLA WMT
CNP 1.000000 0.302712 0.408604 0.205812 0.289421
F 0.302712 1.000000 0.510077 0.302415 0.280815
GE 0.408604 0.510077 1.000000 0.288827 0.326106
TSLA 0.205812 0.302415 0.288827 1.000000 0.166978
WMT 0.289421 0.280815 0.326106 0.166978 1.000000
{cd2>在这个数据框中有波动性:
^{pr2}$我想要协方差矩阵。我不能在我的实际例子中使用numpy-cov,因为波动性和相关性不是来自同一个表。在
以下是预期结果:
ticker CNP F GE TSLA WMT
CNP 0.000164 0.000056 0.000061 0.000070 0.000042
F 0.000056 0.000211 0.000086 0.000117 0.000046
GE 0.000061 0.000086 0.000134 0.000089 0.000043
TSLA 0.000070 0.000117 0.000089 0.000707 0.000051
WMT 0.000042 0.000046 0.000043 0.000051 0.000129
IIUC,考虑到你有以下设置
Setup
您可以
stack
这些值,并使用map
来检索vol值。那就乘过去{cd2>第一个
^{pr2}$以至于你
然后过滤出相等的值(它们无关紧要)
和
map
它产生了
当然,你总是可以
pivot_table
来得到一个矩阵或者使用
.values
获得相应的np.array
IIUC公司
相关问题 更多 >
编程相关推荐