Python pyspark Series.pct_change用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.Series.pct_change 的用法。

用法: Series.pct_change(periods: int = 1) → pyspark.pandas.series.Series

当前元素和先前元素之间的百分比变化。

注意

此 API 的当前实现使用 Spark 的 Window 而不指定分区规范。这会导致将所有数据移动到单个机器中的单个分区中，并可能导致严重的性能下降。避免对非常大的数据集使用此方法。

>>> psser = ps.Series([90, 91, 85], index=[2, 4, 1])
>>> psser
2    90
4    91
1    85
dtype: int64

>>> psser.pct_change()
2         NaN
4    0.011111
1   -0.065934
dtype: float64

>>> psser.sort_index().pct_change()
1         NaN
2    0.058824
4    0.011111
dtype: float64

>>> psser.pct_change(periods=2)
2         NaN
4         NaN
1   -0.055556
dtype: float64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.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。