Матрицы не выровнены сообщение об ошибке

Question

У меня есть следующий dataframe возвратов

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

И следующие веса для каждого символа:

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

Я пытаюсь получить взвешенный доход за каждый день и попытался:

port_ret = ret.dot(df3)

но я получаю следующее сообщение об ошибке:

ValueError: matrices are not aligned

Моя цель состоит в том, чтобы получить взвешенную доходность для каждой даты, например, 2010-03-02:

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

Я не уверен, почему я получаю эту ошибку, но был бы очень рад альтернативному решению для взвешенного дохода

Answer 1

У вас есть две колонки в вашей весовой матрице:

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

Установите индекс на Symbol на этой матрице, чтобы получить надлежащее dot:

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

Answer 2

Для скалярного произведения фрейма данных dfA на фрейм данных dfB имена столбцов dfA должны совпадать с индексом dfB, иначе вы получите ошибку «ValueError: матрицы не выровнены».

      dfA = pd.DataFrame( data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]], columns=['one', 'two'])
dfB = pd.DataFrame( data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['one', 'two'])
dfA.dot(dfB)

Answer 3

Проверьте форму матриц, на которых вы называете скалярное произведение. Точечное произведение матриц A.dot(B) может быть вычислено, только если вторая ось A имеет такой же размер, как и первая ось B.
В вашем примере у вас есть дополнительный столбец с датой, который разрушает ваши вычисления. Вы должны просто избавиться от этого в своих вычислениях. Попробуйте запустить port_ret = ret[:,1:].dot(df3[1:]) и проверьте, дает ли он желаемый результат.
Для будущих случаев используйте numpy.shape() Функция для отладки матричных вычислений, это действительно полезный инструмент.