python将两个dataframe的行接在一期

可以使用`pandas`库中的`concat`函数将两个`dataframe`的行接在一起。具体操作步骤如下：

假设有两个`dataframe`，分别为`df1`和`df2`，它们的列名和数据类型都相同，可以按照以下方式将它们的行合并：

import pandas as pd

# 创建两个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用concat函数将两个dataframe的行合并
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 打印合并后的dataframe
print(df)

其中，`ignore_index=True`参数表示在合并后重新为行编号，如果不设置该参数，则会保留原有的行编号。

相关问题

dataframe的某一列用pct_change

DataFrame中的`pct_change()`函数用于计算序列相对于前一值的百分比变化。如果你想要对某列数据进行百分比变化，首先需要确保该列包含数值类型的数据。例如，假设你有一个名为`column_name`的列，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df['new_column'] = df['column_name'].pct_change()

这将在原 DataFrame `df` 中新增一列`new_column`，其中每个元素表示对应行的`column_name`列上一次值与当前值之间的百分比变化。如果列的第一次值是 NaN，那么第一次变化后的值也将是NaN。

注意：
1. 默认情况下，`pct_change()`默认计算相邻两个数据点之间的变化，对于时间序列数据尤其有用。如果你想改变计算间隔，可以设置参数`period`，如`df['column_name'].pct_change(period=2)`将计算每两期的变化。
2. 如果你想得到绝对值而不是百分比，可以取结果的绝对值，如`abs(df['new_column'])`。

两个时间序列，看一个是否是另一个的先行指标。用python的格兰杰因果检测实现

可以使用Python中的Granger Causality Test（格兰杰因果检验）来判断一个时间序列是否是另一个时间序列的先行指标。 下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import grangercausalitytests

# 假设x和y是两个时间序列，将它们转换成pandas的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 进行格兰杰因果检验，设定滞后期为1
results = grangercausalitytests(df, maxlag=1, verbose=False)

# 输出第一阶段格兰杰因果检验的p值
print('Granger Causality Test (lag = 1)')
print('p-value: {:.2f}'.format(results[1][0]['params_ftest'][1]))

在上面的代码中，首先将x和y转换成pandas的DataFrame对象，然后使用statsmodels库中的grangercausalitytests函数进行格兰杰因果检验。在这个例子中，我们设定滞后期为1，然后输出第一阶段格兰杰因果检验的p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），就可以认为x是y的先行指标。需要注意的是，格兰杰因果检验只能检查线性因果关系，不能检测非线性因果关系。