在pandas DataFrame中计算股票回报

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库并创建了一个DataFrame对象，其中包含了股票的历史价格数据。
2. 接下来，你可以使用pandas的shift()函数来创建一个新的列，表示前一天的股票价格。这可以通过将原始价格列向上移动一行来实现，例如：df'前一天价格' = df'价格'.shift(1)。
3. 然后，你可以使用pandas的pct_change()函数来计算每日的股票回报率。这可以通过将当前价格列除以前一天价格列，并减去1来实现，例如：df'回报率' = df'价格' / df'前一天价格' - 1。
4. 最后，你可以使用pandas的dropna()函数来删除包含缺失值的行，因为在计算回报率时，第一天的回报率将为NaN（不可用）。例如：df = df.dropna()。

完成上述步骤后，你将得到一个包含每日股票回报率的新列。你可以进一步分析和可视化这些数据，以了解股票的表现和趋势。

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