pct_change()介绍下这个函数
时间: 2024-03-27 16:36:27 浏览: 14
.pct_change()是pandas库中的一个函数,用于计算一个序列中相邻两个元素之间的变化率。它的语法格式如下:
```python
pct_change(periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs)
```
其中,periods参数表示计算变化率的时间跨度,默认为1,即计算相邻两个元素之间的变化率;fill_method参数表示用什么方法填充缺失值,默认为'pad',即使用前一个非缺失值填充;limit参数表示填充缺失值的最大范围;freq参数表示时间序列的频率,用于计算变化率的百分比变化。
例如,如果有一个序列data,包含了每天的股票价格,我们可以使用.pct_change()函数计算每天的股票价格变化率:
```python
import pandas as pd
data = pd.Series([10, 12, 15, 13, 14, 16])
data_pct_change = data.pct_change()
print(data_pct_change)
```
运行结果为:
```
0 NaN
1 0.200000
2 0.250000
3 -0.133333
4 0.076923
5 0.142857
dtype: float64
```
可以看到,函数返回了一个新的序列data_pct_change,其中每个元素表示与前一个元素之间的变化率。第一个元素为NaN,因为它没有前一个元素。
相关问题
pct_change()函数
pct_change()函数是pandas库中用于计算变化率的函数。它可以计算当前元素和前一个元素之间的百分比变化。默认情况下,pct_change()函数计算与紧邻前一行相比的百分比变化,并可以处理包含NaN值的情况以及数据填充方法。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas的pct_change()、diff和shift函数](https://blog.csdn.net/qq_33267306/article/details/127603701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas使用pct_change函数计算数据列的百分比变化:计算当前元素和前一个元素之间的百分比变化(包含NaN值的...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/121308760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
能用pct_change函数计算吗?
是的,可以使用pct_change函数来计算每行相对于最后一行的涨幅。pct_change函数可以计算相邻行之间的变化率,其语法如下:
```python
pct_change(periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs)
```
其中,periods参数表示计算变化率使用的时间间隔,fill_method参数表示如何填充缺失值,limit参数表示填充缺失值的最大连续数,freq参数表示时间间隔单位。对于本题,我们可以将periods参数设置为-1,表示计算每行相对于最后一行的变化率,代码如下:
```python
df.pct_change(periods=-1)
```
这样可以得到一个新的DataFrame,其中每个元素表示该行相对于最后一行的涨幅。需要注意的是,pct_change函数会自动忽略缺失值。