Python数据处理代写帮助代做题目：数据处理 2007-2017年的A股日数据

1. 根据btm.csv文件，对每日的btm进行分组，数值最小的20%赋值为1，数值第二小的20%赋值为2，以此类推，数值最大的20%赋值为5。输出一个btmgroup文件；输出示例如下表所示：

2. 根据mktv.csv文件，对每日的mktv进行分组，数值最小的20%赋值为1，数值第二小的20%赋值为2，以此类推，数值最大的20%赋值为5，输出一个mktvgroup.csv文件；输出格式如下表所示：

3. 根据btm和mktv的分组结果，输出联合分组每组根据市值加权后的每日平均收益。（每只股票的收益率用dlgret.csv的数值），输出一个btmmktvret.csv文件，输出格式如下表所示：

    其中组合AB的意思是btm分组序号为A，mktv分组序号为B的组合的市值加权平均收益

4. 从第121个交易日（2007年7月4日）开始，根据前面120个交易日的平均收益，对股票进行分组，分十组，前120个交易日平均收益最低的10%赋值为1，平均收益第二低的10%赋值为2，以此类推，平均收益最高的10%赋值为10。输出一个momentum.csv文件，输出格式如下：

   (第122个交易日股票分组根据第2-第121个交易日的平均收益进行；第123个交易日股票分组根据第3-122个交易日股票分组进行，以此类推)

5. 根据第4步的分组结果，计算每组的每日市值加权平均收益率（根据dlgret.csv的收益率计算）,输出momentumret.csv, 输出示例如下：

6. 根据每只个股的每日beta值，分别计算btm和mktv联合分组（25组）和momentum分组（10组）的市值加权平均beta，分别输出为btmmktvbeta.csv和momentumbeta.csv

输出格式参照第三步和第5步。

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