带2个元素和拉链的环

Question

一位朋友寄给我一本Jupyter笔记本，上面有以下代码：

for stock_df, allo in zip((aapl, cisco, ibm, amzn), [.3,.2,.4,.1]):
    stock_df['Allocation'] = stock_df['NormedReturn']*allo

我理解输出，因为它在每个数据帧“aapl”、“cisco”中创建了一个新列“Allocation”。。。并将权重应用于标准回报。但是，我对语法理解不够，我不能自己再做一遍。你知道吗

2个元素上的for循环和zip如何工作？（我认为压缩时元素的长度必须相似，否则输出数据将被截断）。你知道吗

Answer 1

这看起来像是一种投资组合多样化的代码。aapl、cisco、ibm和amzn是至少包含NormedReturn字段的数据帧。你知道吗

aapl = pd.DataFrame({'NormedReturn':[1,2,3]})
cisco = pd.DataFrame({'NormedReturn':[4,5,6]})
ibm = pd.DataFrame({'NormedReturn':[7,8,9]})
amzn = pd.DataFrame({'NormedReturn':[10,11,12]})

数据帧也可以包含单个值，比如'NormedReturn'：[13]，没问题。你知道吗

拉链功能可将可折叠物品拉到一起。它将给定的分配权重分配给这些收益；将.3权重分配给aapl股票，将.2权重分配给cisco股票，等等：

for stock_df, allo in zip((aapl, cisco, ibm, amzn), [.3,.2,.4,.1]):
    print stock_df, allo

提供股票收益和相应的分配权重：

   NormedReturn
0             1
1             2
2             3 0.3
   NormedReturn
0             4
1             5
2             6 0.2
   NormedReturn
0             7
1             8
2             9 0.4
   NormedReturn
0            10
1            11
2            12 0.1

最后，分配将返回序列乘以分配权重：

for stock_df, allo in zip((aapl, cisco, ibm, amzn), [.3,.2,.4,.1]):
    stock_df['Allocation'] = stock_df['NormedReturn']*allo
    print stock_df

给出您的分配，即返回*权重系列：

   NormedReturn  Allocation
0             1         0.3
1             2         0.6
2             3         0.9
   NormedReturn  Allocation
0             4         0.8
1             5         1.0
2             6         1.2
   NormedReturn  Allocation
0             7         2.8
1             8         3.2
2             9         3.6
   NormedReturn  Allocation
0            10         1.0
1            11         1.1
2            12         1.2

我认为在这之后，你的朋友必须把所有的标准回报和分配放在一起，就像你的最终投资组合回报。你知道吗

Answer 2

Python语法的关键是^{}函数。你知道吗

从文件中，我们可以看到：

Returns an iterator of tuples, where the i-th tuple contains the i-th element from each of the argument sequences or iterables.

因此，它是通过iterables和'拉链'他们在一起。举例来说，这可能更容易看出：

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> b = [9, 8, 7, 6]
>>> list(zip(a, b))
[(1, 9), (2, 8), (3, 7), (4, 6)]

---

因此，在您的代码中，这是与一个名为“tuple unpacking”的方法一起使用的，该方法的作用如下：

>>> i, j = 5, 6
>>> i
5
>>> j
6

这允许干净的代码遍历从zip()返回的元组。如果您仍然不确定循环在做什么，我们可以将其修改为print变量（为简单起见，我还将传递到zip的变量转换为字符串）：

for stock_df, allo in zip(('aapl', 'cisco', 'ibm', 'amzn'), [.3,.2,.4,.1]):
    print(stock_df, allo)

你可以从输出中看到我们所期望的：

aapl 0.3
cisco 0.2
ibm 0.4
amzn 0.1

我希望这能帮你清理代码，从你问这个问题的方式来看，你已经知道这些变量实际上是如何在循环中被处理的，所以我就不谈了。你知道吗