Python 解鎖 :如何計算 ETF 的PE Ratio? (以00878為例) Part 4

在Part 3，我們獲取了00878的每個持倉的盈餘和價格，本篇會講解最後的部分，將統整後的市值、盈餘計算此ETF的本益比。

Part 1 Part 2 Part 3 Part 4

• 資料清理與轉換

df_878['Earning_Trailing'] = df_878['股數'].str.replace(',', '', regex=True).astype(float) * df_878['eps_trailing'].astype(float)
df_878['Earning_Forward'] = df_878['股數'].str.replace(',', '', regex=True).astype(float) * df_878['eps_forward'].astype(float)
df_878['MarketValue_878'] = df_878['股數'].str.replace(',', '', regex=True).astype(float) * df_878['previousClose'].astype(float)
filt = df_878['eps_forward'].notna()

1. df_878['股數'] 列中可能含有逗號，這些逗號先被去除，再將數值轉換為 float 型別，便於數值計算。
2. Earning_Trailing 和 Earning_Forward 是公司過去和預期的盈餘。
3. MarketValue_878 是公司的市值，由收盤價和股票數量相乘得到。
4. filt 是一個篩選器，用於篩選 eps_forward 非空值的行。

• 計算各項數值的總和

Earning_Trailing_878 = df_878['Earning_Trailing'].loc[filt].sum()
Earning_Forward_878 = df_878['Earning_Forward'].loc[filt].sum()
MarketValues_878 = df_878['MarketValue_878'].loc[filt].sum()

1. Earning_Trailing_878 是所有的過去盈餘總和。
2. Earning_Forward_878 是所有的預期盈餘總和。
3. MarketValues_878 是所有的市值總和。

• 計算PE

PE_Trailing_878 = MarketValues_878 /…