在 Panda 的数据帧中使用 iLoc 返回值时出错

如何解决在 Panda 的数据帧中使用 iLoc 返回值时出错

我正在尝试找到在一定波动性下最大化夏普比率的投资组合。我创建了以下函数：

def create_results_dataframe(tickers,numero_portefolios,mean_retornos_diarios,a_matriz_covariancia):
    results_temp = np.zeros((4 + len(tickers) - 1,numero_portefolios))

    for i in range(numero_portefolios):
        pesos = np.array(np.random.random(len(crypto)))

        pesos /= np.sum(pesos)

        retorno_portefolio = np.sum(mean_retornos_diarios * pesos) * 365
        std_dev_portefolio = np.sqrt(np.dot(pesos.T,np.dot(a_matriz_covariancia,pesos))) * np.sqrt(365)

        risk_free = 0.0145

        results_temp[0,i] = retorno_portefolio
        results_temp[1,i] = std_dev_portefolio

        results_temp[2,i] = (results_temp[0,i] - risk_free) / results_temp[1,i]

        for j in range(len(pesos)):
            results_temp[j + 3,i] = pesos[j]

    solucao_df = pd.DataFrame(results_temp.T,columns=['retorno','stdev','sharpe',tickers[0],tickers[1],tickers[2],tickers[3],tickers[4],tickers[5]])

    return solucao_df

solucao = create_results_dataframe(crypto,100000,retorno_medio_diario_crypto,matriz_covariancia)

这些都可以很好地找到具有最大锐利比率的投资组合；最小波动率和最大波动率。

def max_sharpe_ratio(solucao_df):
    return solucao_df.iloc[solucao_df['sharpe'].idxmax()]

def vol_min(solucao_df):
    return solucao_df.iloc[solucao_df['stdev'].idxmin()]

def vol_max(solucao_df):
    return solucao_df.iloc[solucao_df['stdev'].idxmax()]

我现在想找到使 stdev 为 1（或其他波动率。有几个 stdev 为 1 的投资组合。我只想要夏普比率最高的一个）的投资组合：

我正在尝试这个，但似乎无法让它工作。我知道有些东西不见了。

def vol_1(solucao_df):
    return solucao_df.loc[solucao_df['stdev'] == 1]

提前致谢。