Python 然后再分配

我有一个长格式的数据框，其中包含列：date、ticker、mcap、rank\u mcap。mcap列是“marketcap”，用于衡量某只股票的规模，而mcap_rank只是该股票的排名（其中1是最大的marketcap）

我想创建前十大市值加权资产（如S&P10）。在R中，我这样做

df %>%
    filter(day(date) == 1, rank_mcap < 11) %>%
    group_by(date) %>%
    mutate(weight = mcap / sum(mcap)) %>%
    ungroup() %>%

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我研究了一下，没有得出结论

大熊猫如何在R中实现突变

df.query('included == True & date.dt.day == 1').\
    assign(weight = lambda x : x.groupby('date',group_keys=False).
           apply(lambda y: y.mcap / y.mcap.sum()))

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我可以得到一个样本数据来试用吗？你可以自己创建任何东西，以下是数据的结构。日期：2014年1月1日至2018年1月1日每日符号：A、B、C、D、E、F、G。mcap：对每个符号进行随机游走，并进行一些漂移。

df.query('included == True & date.dt.day == 1').\
    assign(weight = lambda x : x.groupby('date',group_keys=False).
           apply(lambda y: y.mcap / y.mcap.sum()))