pandas计算多列净值的涨跌幅

在Pandas中，可以使用`pct_change()`函数来计算多列的净值涨跌幅。该函数会将每一列的当前值与前一行的值进行比较，并计算出涨跌幅。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含多列净值的DataFrame
data = {'净值1': [100, 110, 120, 130],
        '净值2': [200, 180, 150, 170],
        '净值3': [300, 320, 310, 330]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算涨跌幅
df_pct_change = df.pct_change()

# 打印结果
print(df_pct_change)

运行以上代码，将会输出每一列的涨跌幅结果：

       净值1       净值2       净值3
0       NaN       NaN       NaN
1  0.100000 -0.100000  0.066667
2  0.090909 -0.111111 -0.031250
3  0.083333  0.133333  0.064516

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可以使用 pandas 中的 `pct_change()` 函数来计算股票的涨跌幅，示例如下：

import pandas as pd

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 计算涨跌幅
df['涨跌幅'] = df['收盘价'].pct_change()

# 输出结果
print(df)

其中 `stock.csv` 文件是包含股票历史数据的 CSV 文件，`index_col=0` 表示将第一列作为索引，`parse_dates=True` 表示将日期解析为时间戳。

输出的结果中将会包含一个名为 `涨跌幅` 的列，表示该日股票价格相对于前一日的涨跌幅。