pandas根据涨跌幅计算指数

根据涨跌幅计算指数可以使用pandas库中的shift函数。shift函数可以将数据按照指定的位移量进行移动，从而实现计算涨跌幅的功能。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas根据涨跌幅计算指数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
        'Price': [100, 105, 98, 102]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算涨跌幅
df['Return'] = df['Price'].pct_change()

# 计算指数
df['Index'] = (1 + df['Return']).cumprod()

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将得到以下输出：

         Date  Price    Return     Index
0  2021-01-01    100       NaN       NaN
1  2021-01-02    105  0.050000  1.050000
2  2021-01-03     98 -0.066667  0.983333
3  2021-01-04    102  0.040816  1.024490

在上述代码中，我们首先创建了一个包含日期和价格的数据集。然后，使用pct_change函数计算了每日的涨跌幅，并将结果存储在'Return'列中。接下来，使用cumprod函数计算了指数，并将结果存储在'Index'列中。最后，打印整个数据集。