用法:
Series.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。
- periods:整数,默认 1
转变形成百分比变化的周期。
- fill_method:str,默认 ‘pad’
如何在计算百分比变化之前处理 NA。
- limit:整数,默认无
停止前要填充的连续 NA 的数量。
- freq:DateOffset、timedelta 或 str,可选
从时间序列 API 中使用的增量(例如“M”或BDay())。
- **kwargs:
其他关键字参数被传递到
DataFrame.shift
或Series.shift
。
- chg:Series或DataFrame
与调用对象相同的类型。
参数:
返回:
例子:
Series
>>> s = pd.Series([90, 91, 85]) >>> s 0 90 1 91 2 85 dtype:int64
>>> s.pct_change() 0 NaN 1 0.011111 2 -0.065934 dtype:float64
>>> s.pct_change(periods=2) 0 NaN 1 NaN 2 -0.055556 dtype:float64
查看系列中的百分比变化,其中用最后一个有效观察值填充 NA 到下一个有效值。
>>> s = pd.Series([90, 91, None, 85]) >>> s 0 90.0 1 91.0 2 NaN 3 85.0 dtype:float64
>>> s.pct_change(fill_method='ffill') 0 NaN 1 0.011111 2 0.000000 3 -0.065934 dtype:float64
DataFrame
从 1980 年 1 月 1 日到 1980 年 3 月 1 日,法国法郎、德国马克和意大利里拉的百分比变化。
>>> df = pd.DataFrame({ ... 'FR':[4.0405, 4.0963, 4.3149], ... 'GR':[1.7246, 1.7482, 1.8519], ... 'IT':[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
>>> df.pct_change() FR GR IT 1980-01-01 NaN NaN NaN 1980-02-01 0.013810 0.013684 0.006549 1980-03-01 0.053365 0.059318 0.061876
GOOG 和 APPL 库存量的变化百分比。显示计算列之间的百分比变化。
>>> df = pd.DataFrame({ ... '2016':[1769950, 30586265], ... '2015':[1500923, 40912316], ... '2014':[1371819, 41403351]}, ... index=['GOOG', 'APPL']) >>> df 2016 2015 2014 GOOG 1769950 1500923 1371819 APPL 30586265 40912316 41403351
>>> df.pct_change(axis='columns', periods=-1) 2016 2015 2014 GOOG 0.179241 0.094112 NaN APPL -0.252395 -0.011860 NaN
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- Python pandas.Series.add_prefix用法及代码示例
- Python pandas.Series.map用法及代码示例
- Python pandas.Series.max用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.pct_change。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。