Python计算今天与前天某一列数据的变化率

在Python中，要计算今天与前天某一列数据的变化率，你可以使用pandas库，它是一个强大的数据分析工具。假设你有一个DataFrame叫做df，其中有一列叫做'relative_data'，你需要做的是：

1. 确保日期信息储存在DataFrame的一列中，例如'date'或'Time'。
2. 使用`shift()`函数将今天的数据移动到昨天，然后减去前天的数据。
3. 计算变化率，通常是通过除以前一天的数据并乘以100来表示百分比。

下面是一个示例代码片段：

import pandas as pd

# 假设 df['date'] 是日期列，'relative_data' 是需要计算变化率的数值列
df['yesterday_value'] = df.groupby('date')['relative_data'].shift(1)  # 将昨天的数据移到新的一行
df['today_value'] = df['relative_data']

# 计算变化率
df['change_rate'] = ((df['today_value'] - df['yesterday_value']) / df['yesterday_value']) * 100

记得在实际应用中替换 'date', 'relative_data' 等为你数据集的实际列名。