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'])`。