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...
语法: Series.pct_change(periods=1,fill_method='pad ',limit=None) 参数: periods: 定义当前值和上一个值之间的差距。默认值为 1 fill_method: 定义用于处理空值的方法 限制:停止前要填充的连续 NaN 值的数量。 返回类型:百分比变化的数值序列示例#1: 在该方法中,使用 Pandas Series()从 Python 列表中...
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...
df['pct_change'] = df['value'].pct_change(freq='B') 在这个例子中,我们将pct_change函数的第二个参数设置为'B',意味着我们将计算每月的百分比变化量。 此外,pct_change函数还有一些其他的参数可以用来满足不同的需求。比如,我们可以通过将参数limit设置为某个整数来限制计算的迭代次数,或者通过将参数freq设...
总结 pct_change()函数是 Pandas 库中非常实用的一个函数,可用于计算序列或 DataFrame 中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化,适用于金融、经济、气象、环境等领域的数据计算和分析。掌握这个函数的使用方法可以让数据分析工作更加高效准确。
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。
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())。
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())。