DataFrame rolling apply 多列 return 多列

Question

如题所述

Answer 1

在编写向量化回测的过程中，我遇到了一个特定问题：使用 pandas DataFrame 的 rolling 后的 apply 只能处理单列，即使尝试以 lambda 的方式传递多列参数，也难以返回多列结果。同时，将 apply 函数内部的 DataFrame 转换为直接操作外部 DataFrame 的方式，虽然可行，但操作过程并不直观，且效率可能不高。

针对这一问题，我参考了 StockOverFlow 上的解决方案，并进行了一定程度的修改。在滚动操作中，默认 min_periods 和 window 参数的设置会影响结果的输出。此外，需要注意的是，传入 apply 函数的 DataFrame 包含多级索引。

通过实际测试，滚动平均与数据相加的复合操作的执行结果如下：

原始数据如下：

...数据省略...

处理后结果如下：

...数据省略...

对比发现，尽管滚动操作与 concat 操作的速度表现存在差异，但实际执行效率并不理想，特别是在涉及多级索引和大型数据集时，pandas 的操作效率较低。

为优化性能，我尝试使用纯 numpy 操作替代 pandas 的 concat 操作，结果在速度上取得了显著提升。该方法将数据处理过程转换为 numpy 二维矩阵的高效 slice 操作，从而实现更快的执行速度。

总结，通过采用 numpy 操作，特别是利用 numpy 的 stride 功能，能够显著提升数据处理效率。关键在于理解 numpy 数据在内存中的连续存储方式，以及如何利用 stride 优化数据访问。在 numpy 操作中，执行 slice 操作可直接对原始数组进行高效操作，避免了内存拷贝等低效操作，从而实现了高效数据处理。