Python滚动周期返回

我需要在以下数据框架上制定6个月滚动回报

date         Portfolio Performance
2001-11-30    1.048134
2001-12-31    1.040809
2002-01-31    1.054187
2002-02-28    1.039920
2002-03-29    1.073882
2002-04-30    1.100327
2002-05-31    1.094338
2002-06-28    1.019593
2002-07-31    1.094096
2002-08-30    1.054130
2002-09-30    1.024051
2002-10-31    0.992017

前面问题的很多答案都描述了滚动平均回报，我可以做到。然而，我不是在寻找平均数。我需要的是以下滚动6个月回报的示例公式：

(1.100327 - 1.048134)/1.100327

公式将考虑下一个6个月块在2001年-12月31日和2002年至05-31之间，并持续到数据文件的末尾。

我尝试了以下方法，但没有提供正确的答案

portfolio['rolling'] = portfolio['Portfolio Performance'].rolling(window=6).apply(np.prod) - 1

预期产出将是：

date         Portfolio Performance  Rolling
2001-11-30    1.048134              NaN
2001-12-31    1.040809              NaN
2002-01-31    1.054187              NaN
2002-02-28    1.039920              NaN
2002-03-29    1.073882              NaN
2002-04-30    1.100327              0.0520
2002-05-31    1.094338              0.0422    
2002-06-28    1.019593             -0.0280

电流输出为：

            Portfolio Performance   rolling
date                                       
2001-11-30               1.048134       NaN
2001-12-31               1.040809       NaN
2002-01-31               1.054187       NaN
2002-02-28               1.039920       NaN
2002-03-29               1.073882       NaN
2002-04-30               1.100327  0.413135
2002-05-31               1.094338  0.475429
2002-06-28               1.019593  0.445354
2002-07-31               1.094096  0.500072
2002-08-30               1.054130  0.520569
2002-09-30               1.024051  0.450011
2002-10-31               0.992017  0.307280

---

我只是简单地添加了6个月的移位列，然后运行所给出的公式。这是否符合问题的意图

df['before_6m'] = df['Portfolio Performance'].shift(6)
df['rolling'] = (df['Portfolio Performance'] - df['before_6m'])/df['Portfolio Performance']
df
|    | date                |   Portfolio Performance |   before_6m |     rolling |
|---:|:--------------------|------------------------:|------------:|------------:|
|  0 | 2001-11-30 00:00:00 |                1.04813  |   nan       | nan         |
|  1 | 2001-12-31 00:00:00 |                1.04081  |   nan       | nan         |
|  2 | 2002-01-31 00:00:00 |                1.05419  |   nan       | nan         |
|  3 | 2002-02-28 00:00:00 |                1.03992  |   nan       | nan         |
|  4 | 2002-03-29 00:00:00 |                1.07388  |   nan       | nan         |
|  5 | 2002-04-30 00:00:00 |                1.10033  |   nan       | nan         |
|  6 | 2002-05-31 00:00:00 |                1.09434  |     1.04813 |   0.042221  |
|  7 | 2002-06-28 00:00:00 |                1.01959  |     1.04081 |  -0.0208083 |
|  8 | 2002-07-31 00:00:00 |                1.0941   |     1.05419 |   0.0364767 |
|  9 | 2002-08-30 00:00:00 |                1.05413  |     1.03992 |   0.0134803 |
| 10 | 2002-09-30 00:00:00 |                1.02405  |     1.07388 |  -0.0486607 |
| 11 | 2002-10-31 00:00:00 |                0.992017 |     1.10033 |  -0.109182  |

---

请提供a，以及当前和预期的输出。因此类似于

（df['Portfolio Performance'][6:]-df['Portfolio Performance'][：-6]）/df['Portfolio Performance'][6:]

？@daveskis看起来仍然不像MCVE，我遗漏了什么吗？此外，像那样共享系列/数据帧是不切实际和不可靠的。@AMC我不确定我能提供多少额外信息。我想我列出的是MCVE？我列出了当前的数据帧，得到正确输出的公式，我尝试实现它的代码，我需要它产生什么，以及我从我尝试的代码中实际得到的结果。六个月的比较，所以按五个而不是六个移动。