Python 矩阵未对齐错误消息

我有以下返回数据帧

ret
Out[3]: 
Symbol            FX      OGDC       PIB       WTI
Date                                              
2010-03-02  0.000443  0.006928  0.000000  0.012375
2010-03-03 -0.000690 -0.007873  0.000171  0.014824
2010-03-04 -0.001354  0.001545  0.000007 -0.008195
2010-03-05 -0.001578  0.008796 -0.000164  0.015955

以及每个符号的以下权重：

df3
Out[4]: 
  Symbol    Weight
0   OGDC  0.182022
1    WTI  0.534814
2     FX  0.131243
3    PIB  0.151921

我试图获得每天的加权回报，并尝试：

port_ret = ret.dot(df3)

但我收到以下错误消息：

ValueError: matrices are not aligned

我的目标是对每个日期进行加权回报，例如2010-03-02，如下所示：

weighted_ret = 0.000443*.131243+.006928*.182022+0.000*0.151921+0.012375*.534814 = 0.007937512

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我不知道为什么会出现这个错误，但如果能找到加权回报的替代方案，我会非常高兴的

检查你称之为点积的矩阵的形状。矩阵

A的点积。只有当A的第二轴与B的第一轴大小相同时，才能计算点（B）

。
在您的示例中，还有一列带有日期，这会破坏您的计算。你应该在计算中去掉它。试着运行

port_ret=ret[：，1::].dot（df3[1:]）

并检查它是否产生您想要的结果。

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对于以后的情况，请使用

numpy.shape（）

函数调试矩阵计算，这是一个非常有用的工具。

权重矩阵中有两列：

df3.shape
Out[38]: (4, 2)

将该矩阵上的索引设置为

符号

，以获得正确的

点

：

ret.dot(df3.set_index('Symbol'))
Out[39]:
              Weight
Date
2010-03-02  0.007938
2010-03-03  0.006430
2010-03-04 -0.004278
2010-03-05  0.009902

---

当我运行port_ret=ret[：，1:].dot（df3[1:]）时，我得到TypeError:unhabable type:“slice”shape（ret）和

shape（df3）

返回什么？起初我认为这些是numpy阵列，但现在我看到的是pandasIn[15]np.shape（df3）Out[15]：（4，2）In[17]np.shape（ret）Out[17]：（4，4）显然它们大小不同，有没有一种“熊猫”方法可以实现相同的目标？