Python 迭代整个列并将结果存储到列表中

我想知道如何迭代一个数据帧的每一列来执行一些计算，并将结果存储在另一个数据帧中

df_empty = []
m = daily.ix[:,-1] #Columns= stocks & Rows= daily returns 
stocks = daily.ix[:,:-1]
for col in range (len(stocks.columns)):
    s = daily.ix[:,col]
    covmat = np.cov(s,m)
    beta = covmat[0,1]/covmat[1,1]
    return (beta)
    print(beta)

在上面的示例中，我首先要计算“s”（表示股票每日收益率的列，我要逐一迭代）和“m”（市场每日收益率，它是我的参考列/我的数据框架的最后一列）之间的协方差矩阵。然后我想计算每个协方差对股票/市场的贝塔值

我不知道为什么return（beta）会给出一只股票的单个数值结果，而print（beta）会打印所有股票的beta。 我想找到一种方法，用所有这些beta创建一个数据帧

beta_df = df_empty.append(beta)

我已经尝试了上面的代码，但是它返回'none'，就好像它不能追加结果一样。

---

感谢您的帮助

for循环中的

return

语句在第一次遇到返回时结束循环本身。此外，您没有将

beta

值保存到任何地方，因为for循环本身在python中不返回值（它只有副作用）

除此之外，您可以在数据帧上使用

apply

选择一种更类似熊猫的方法，该方法基本上迭代数据帧的列，并将每列作为第一个参数传递给提供的函数，同时返回函数调用的结果。以下是一些虚拟数据的最小工作示例：

import pandas as pd
import numpy as pd

# create some dummy data
daily = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(100, 5)))

# define reference column
cov_column = daily.iloc[:, -1]

# setup computation function
def compute(column):
    covmat = np.cov(column, cov_column)
    return covmat[0,1]/covmat[1,1]

# use apply to iterate over columns
result = daily.iloc[:, :-1].apply(compute)

# show output
print(result)

0   -0.125382
1    0.024777
2    0.011324
3   -0.017622
dtype: float64

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for循环中的

return

语句在第一次遇到返回时结束循环本身。此外，您没有将

beta

值保存到任何地方，因为for循环本身在python中不返回值（它只有副作用）

除此之外，您可以在数据帧上使用

apply

选择一种更类似熊猫的方法，该方法基本上迭代数据帧的列，并将每列作为第一个参数传递给提供的函数，同时返回函数调用的结果。以下是一些虚拟数据的最小工作示例：

import pandas as pd
import numpy as pd

# create some dummy data
daily = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(100, 5)))

# define reference column
cov_column = daily.iloc[:, -1]

# setup computation function
def compute(column):
    covmat = np.cov(column, cov_column)
    return covmat[0,1]/covmat[1,1]

# use apply to iterate over columns
result = daily.iloc[:, :-1].apply(compute)

# show output
print(result)

0   -0.125382
1    0.024777
2    0.011324
3   -0.017622
dtype: float64

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欢迎来到堆栈溢出！一个例子使我们更容易帮助您。

return

确实打破了循环，为什么要这样使用它？欢迎使用堆栈溢出！举个例子，我们可以更容易地帮助您。

return

会打破循环，您为什么这样使用它？