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'])`。

相关问题

pct_change_df = pivot_df.pct_change().dropna()代码中哪里可以改

这段代码是针对一个数据透视表（pivot table）进行的，计算每一列相邻两个值之间的变化率，并删除结果中的缺失值。如果你想修改这段代码，可以根据你的需求进行如下改动：

- 如果你不需要计算变化率，可以将`.pct_change()`删除，直接对原始数据进行操作。
- 如果你的数据不是透视表，可以尝试使用其他的数据结构，如DataFrame，Series等，并根据具体情况进行代码编写。
- 如果你不想删除结果中的缺失值，可以将`.dropna()`删除，得到包含缺失值的结果。你也可以使用其他方法来填充或处理缺失值，如`.fillna()`，`.interpolate()`等。

rets = close_px.pct_change().dropna()

这段代码的作用是计算DataFrame对象close_px每一列的百分比变化（即变化率），并将其中含有缺失数据的行（即NaN值所在的行）删除，最终返回一个新的DataFrame对象rets。

具体来说，pct_change()函数用于计算每个元素与其前一个元素之间的变化率，计算公式为：(当前元素 - 前一个元素) / 前一个元素。这里的前一个元素指的是该列中当前元素的前一行元素。dropna()函数则用于删除含有缺失数据的行，即删除含有NaN值的行。

因此，通过这段代码，我们可以获得close_px每一列的变化率，并将其中的缺失数据删除，以便后续的分析和处理。