我正试图计算亚马逊股票的年化回报率，但无法计算出以下方法之间的主要区别
df = pdr.get_data_yahoo('amzn',datetime(2015, 1, 1),datetime(2019, 12, 31))['Adj Close']
1(df.pct_change()).mean()*252
结果=0400
2(df.resample('Y').last().pct_change().mean()
结果=0472
为什么会有7%左右的差异？
在阅读了函数的文档后，我想通过对时间序列数据重新采样的示例来更好地理解。
使用重采样方法，DataFrame的价格列按一定的时间跨度分组，在这种情况下，'Y'表示按年份进行重采样，使用last((我们可以获得每年年底的价格值。
data.resample('Y').last()
输出：1。步骤
接下来，使用pct_change((，我们计算每一行的值与前几行的值之间的百分比变化，前几行是我们之前得到的每年年底的价格值。
data.resample('Y').last().pct_change()
输出：2。步骤
现在，在最后一步中，我们使用mean((方法计算整个时间段内的平均百分比变化
data.resample('Y').last().pct_change().mean()
输出：3。步骤
就像@itprorh66已经写过的那样，这两种方法之间的主要区别在于计算值的平均值的时间。