Python pct_change

hàng đầu tiên luôn là

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Chỉ định thời gian

Hãy xem xét DataFrame sau

0    80
1    81
2    75
dtype: int64

Theo mặc định,

0    80
1    81
2    75
dtype: int64

0    80
1    81
2    75
dtype: int64

Để tính phần trăm thay đổi với các giá trị trong 2 hàng trở lại

Chúng tôi nhận được

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Để sử dụng hàng tiếp theo để tính phần trăm thay đổi, hãy đặt

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Chỉ định fill_method

Hãy xem xét DataFrame sau với một số giá trị bị thiếu

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

tập giấy

Theo mặc định,

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Lưu ý rằng điều này tương đương với việc gọi

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Bất kể

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

bfill

Để điền vào

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Lưu ý rằng điều này tương đương với việc gọi

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Lưu ý cách

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Chỉ định tần số

Xem xét DataFrame chuỗi thời gian sau

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Để tính phần trăm thay đổi của mỗi 2 ngày [e. g.

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Ở đây, chúng tôi nhận được các giá trị

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

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
Giá trị mặc định. 1Requiredfill_methodCách xử lý NA trước khi tính toán phần trăm thay đổi. str
Giá trị mặc định. ‘pad’RequiredlimitSố lượng NA liên tiếp cần lấp đầy trước khi dừng. int
Giá trị mặc định. Không yêu cầu tần số Tăng dần để sử dụng từ API chuỗi thời gian [e. g. ‘M’ hoặc BDay[]]. Chuỗi bí danh DateOffset, timedelta hoặc offsetTùy chọn**kwargsCác đối số từ khóa bổ sung được chuyển vào DataFrame. thay đổi hoặc Sê-ri. sự thay đổi. Bắt buộc

Trả về. chg - Sê-ri hoặc DataFrame
Cùng loại với đối tượng gọi.

Ví dụ - Sê-ri

Mã Python-Pandas

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

đầu ra

0    80
1    81
2    75
dtype: int64

Mã Python-Pandas.

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s.pct_change[]

đầu ra

0         NaN
1    0.012500
2   -0.074074
dtype: float64

Mã Python-Pandas

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s.pct_change[periods=2]

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

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, None, 75]]
s

đầu ra

Mã Python-Pandas

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, None, 75]]
s.pct_change[fill_method='ffill']

đầu ra

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Ví 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

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

đầu ra

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Mã Python-Pandas

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

đầu ra

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series[[80, 81, 75]]
s

Ví 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?

Làm thế nào để tính phần trăm thay đổi gấu trúc?

Làm cách nào để thay thế NaN bằng 0 trong gấu trúc?

Làm cách nào để hợp nhất hai DataFrames trong gấu trúc?