一、官方说明文档 Helponmethodpct_changeinmodulepandas.core.generic:pct_change(periods=1,fill_method='pad',limit=None,freq=None,**kwargs)->'FrameOrSeries'methodofpandas.core.frame.DataFrameinstancePercentagechangebetweenthecurrentandapriorelement.Computesthepercentagechangefromtheimmediatelypreviousrowbydefaul...
用法: DataFrame.pct_change(periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs)当前元素和先前元素之间的百分比变化。默认情况下计算前一行的百分比变化。这对于比较元素时间序列中的变化百分比很有用。参数: periods:整数,默认 1 转变形成百分比变化的周期。 fill_method:str,默认 ‘pad’ 如何...
pct _ change(periods = 1,fill_method='pad ',limit=None,freq=None,**kwargs) 参数: 周期:周期移位形成百分比变化。 fill_method : 如何在计算百分比变化之前处理 NAs。 限制:停止前要填充的连续 NAs 数量 freq : 从时间序列 API(如‘M’或 BDay())开始递增使用。 **kwargs : 其他关键字参数被传递...
接下来,我们使用DataFrame对象的pct_change方法完成环比的计算。值得一提的是,pct_change方法有一个名为periods的参数,它的默认值是1,计算相邻两项数据变化的百分比,这不就是我们想要的环比吗?如果我们有很多年的数据,在计算时把这个参数的值修改为12,就可以得到相邻两年的月同比。 result_df['环比']=result_df....
pct_change函数是DataFrame的一个方法,用于计算数据的百分比变化。具体来说,它计算了每个元素与前一个元素之间的差异,并将差异转换为百分比。 pct_change函数的使用方法如下: 代码语言:txt 复制 df.pct_change(periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None) 其中,参数说明如下: periods:表示计算变化率的...
pct_change()方法返回一个 DataFrame,其中包含每行的值与默认情况下前一行的值之间的百分比差。 可以使用periods参数指定要与之比较的行。 语法 dataframe.pct_change(periods,axis,fill_method,limit,freq,kwargs) 参数 periods,fill_method,axis,limit,freq这些参数都是关键字参数。
pct_change还有个periods参数,可以指定计算百分比的periods,也就是隔多少个元素来计算: In[3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4))In[4]: df.pct_change(periods=3)Out[4]:01230NaNNaNNaNNaN1NaNNaNNaNNaN2NaNNaNNaNNaN3-0.218320-1.0540011.987147-0.5101834-0.439121-1.8164540.649715-4.8228095-0.127833-3....
默认情况下,pct_change()对列进行操作; 如果想应用到行上,那么可使用axis = 1参数。 协方差 协方差适用于系列数据。Series对象有一个方法cov用来计算序列对象之间的协方差。NA将被自动排除。 Cov系列示例 importpandas as pdimportnumpy as np s1= pd.Series(np.random.randn(10)) ...
用法:DataFrame.pct_change(periods=1, fill_method=’pad’, limit=None, freq=None, **kwargs) 参数: periods:形成百分比变化所需的时间。 fill_method:在计算百分比变化之前如何处理资产净值。 limit:停止前要填充的连续NA数 freq:时间序列API中使用的增量(例如“ M”或BDay())。