Python pct_change
hàng đầu tiên luôn là 5 vì không có giá trị trước đó để tính phần trăm thay đổi Show để giải thích cách tính những thay đổi phần trăm này, hãy lấy ví dụ giá trị dưới cùng bên phải ( 6). Giá trị này được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa giá trị trước đó trong 7 ( 8), sau đó chia chênh lệch này cho giá trị trước đó ( 9)Chỉ định thời gianHãy xem xét DataFrame sau 0 80 1 81 2 75 dtype: int640 Theo mặc định, 0 80 1 81 2 75 dtype: int641, có nghĩa là hàng trước đó được sử dụng để tính phần trăm thay đổi 0 80 1 81 2 75 dtype: int642 Để tính phần trăm thay đổi với các giá trị trong 2 hàng trở lại Chúng tôi nhận được 5 cho hàng thứ hai vì không có hàng nào để so sánh vớiĐể sử dụng hàng tiếp theo để tính phần trăm thay đổi, hãy đặt 71Chỉ định fill_methodHãy xem xét DataFrame sau với một số giá trị bị thiếu 72tập giấyTheo mặc định, 73, có nghĩa là giá trị không phải 5 trước đó được sử dụng để điền vào 5 76Lưu ý rằng điều này tương đương với việc gọi 77 sau đâyBất kể 78, hàng đầu tiên sẽ luôn có 5 vì không có giá trị trước đó để tính phần trăm thay đổibfillĐể điền vào 5 bằng cách sử dụng giá trị không phải ____15 tiếp theo trong Khung dữ liệu 52Lưu ý rằng điều này tương đương với việc gọi 77 sau đây 54Lưu ý cách 5 ở góc dưới bên phải vẫn là 5 - điều này là do không tồn tại non- 5 ở hàng tiếp theo (không có hàng tiếp theo)Chỉ định tần sốXem xét DataFrame chuỗi thời gian sau 58Để tính phần trăm thay đổi của mỗi 2 ngày (e. g. 59 và 60)Ở đây, chúng tôi nhận được các giá trị 5 cho 2 hàng đầu tiên vì không có ngày 62 và 63 để tính phần trăm thay đổi>>> df = ps. Khung dữ liệu({. 'FR'. [4. 0405, 4. 0963, 4. 3149],. 'GR'. [1. 7246, 1. 7482, 1. 8519],. 'NÓ'. [804. 74, 810. 01, 860. 13]},. index=['1980-01-01', '1980-02-01', '1980-03-01']) >>> df FR GR IT 1980-01-01 4. 0405 1. 7246 804. 74 1980-02-01 4. 0963 1. 7482 810. 01 1980-03-01 4. 3149 1. 8519 860. 13 quốc gia = ['Pakistan', 'USA', 'Canada', 'Brazil', 'India', 'Beligium', 'Malaysia', 'Peru', 'England', 'Scotland'] nhóm = ['A','A','B','A','B','B','C','A','C','C'] df = pd. Khung dữ liệu ({'nhóm'. nhóm, 'quốc gia'. quốc gia, 'a_score'. a_score, 'b_score'. b_score}) #tạo khung dữ liệu Tính phần trăm thay đổi từ hàng ngay trước đó theo mặc định. Điều này hữu ích trong việc so sánh tỷ lệ phần trăm thay đổi trong chuỗi thời gian của các yếu tố cú pháp Series.pct_change(self, periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs) Thông số NameDescriptionType/Default ValueRequired / OptionalperiodsPeriods thay đổi để hình thành thay đổi phần trăm. int Trả về. chg - Sê-ri hoặc DataFrame Ví dụ - Sê-ri Mã Python-Pandas
đầu ra 0 80 1 81 2 75 dtype: int64 Mã Python-Pandas.
đầu ra 0 NaN 1 0.012500 2 -0.074074 dtype: float64 Mã Python-Pandas
đầu ra 0 NaN 1 NaN 2 -0.0625 dtype: float64 Ví dụ - Xem phần trăm thay đổi trong Sê-ri khi lấp đầy NA bằng quan sát hợp lệ cuối cùng chuyển sang hợp lệ tiếp theo Mã Python-Pandas
đầu ra ________số 8Mã Python-Pandas
đầu ra 0Ví dụ - Khung dữ liệu Phần trăm thay đổi trong đồng franc Pháp, Deutsche Mark và lira của Ý từ 2000-01-01 đến 2000-03-01 Mã Python-Pandas 1đầu ra 2Mã Python-Pandas 3đầu ra 4Ví dụ - Phần trăm thay đổi về khối lượng cổ phiếu GOOG và APPL. Hiển thị tính toán phần trăm thay đổi giữa các cột pct_change trong Python là gì?Phương thức pct_change() trả về DataFrame có phần trăm chênh lệch giữa các giá trị cho mỗi hàng và theo mặc định là hàng trước đó .
Làm thế nào để tính phần trăm thay đổi gấu trúc?Cách tính phần trăm thay đổi trong gấu trúc . chỉ số 1. (14 – 6) / 6 = 1. 333333 chỉ số 2. (12 – 14) / 14 = -. 142857 chỉ số 3. (18 – 12) / 12 = 0. 5 chỉ số 4. (19 – 18) / 18 =. 055556 Làm cách nào để thay thế NaN bằng 0 trong gấu trúc?Thay thế các giá trị NaN bằng 0 trên pandas DataFrame
. Use the DataFrame. phương thức fillna(0) để thay thế các giá trị NaN/None bằng giá trị 0. Nó không thay đổi dữ liệu đối tượng mà trả về một DataFrame mới.
Làm cách nào để hợp nhất hai DataFrames trong gấu trúc?Điểm chính . Bạn có thể tham gia Dataframes pandas theo cách giống như cách bạn tham gia các bảng trong SQL Hàm concat() có thể được sử dụng để nối hai Dataframes bằng cách thêm các hàng của cái này với cái kia concat() cũng có thể kết hợp Dataframes theo cột nhưng hàm merge() là cách ưu tiên |