多くのベンチマークでのトラッキングエラー

Question

私が見ているファンドに対して、さまざまなベンチマークのトラッキングエラーを計算しようとしています（トラッキングエラーは、ファンドとの間のパーセント差の標準偏差基準）。ファンドとすべてのベンチマークの時系列は、私がファイルのExcelから読んでいるデータフレームにあります。これまでのところ、これは（arg1はすべてのベンチマークを表し、applymap ）、それはKeyError、任意の提案を返すか？

import pandas as pd 
import numpy as np 
data = pd.read_excel('File_Path.xlsx') 

def index_analytics(arg1): 
    tracking_err = np.std((data['Fund'] - data[arg1])/data[arg1]) 
    return tracking_err 

data.applymap(index_analytics) 

Answer 1

いくつか修正する必要があります。まず、applymapは、すべての列の個々の値を呼び出し関数（index_analytics）に渡します。したがって、arg1は、データフレーム内のすべての値の個別のスカラー値です。 data[arg1]は、すべての値が列名でもない限り、常にキーエラーを返します。

また、適用する必要はありません。ベンチマークが同じデータフレーム内にあると仮定すると、ベンチマークごとにこのようなことができるはずです。次回は、データフレームのサンプルが含まれています。

df['Benchmark1_result'] = (df['Fund'] - data['Benchmark1'])/data['Benchmark1'] 

そして、あなたはすべてのベンチマークのためのすべての標準偏差を計算したい場合は、あなたが行うことができますが、この

# assume you have a dataframe with a list of all the benchmark columns 
benchmark_columns = [list, of, benchmark, columns] 

np.std((df['Fund'].values - df[benchmark_columns].values)/df['Fund'].values, axis=1)