Python pyspark DataFrame.pct_change用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.DataFrame.pct_change 的用法。

用法: DataFrame.pct_change(periods: int = 1) → pyspark.pandas.frame.DataFrame

當前元素和先前元素之間的百分比變化。

注意

此 API 的當前實現使用 Spark 的 Window 而不指定分區規範。這會導致將所有數據移動到單個機器中的單個分區中，並可能導致嚴重的性能下降。避免對非常大的數據集使用此方法。

參數：

periods：整數，默認 1: 轉變形成百分比變化的周期。

DataFrame

例子：

從 1980 年 1 月 1 日到 1980 年 3 月 1 日，法國法郎、德國馬克和意大利裏拉的百分比變化。

>>> df = ps.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

您可以設置周期以形成百分比變化

>>> df.pct_change(2)
                  FR        GR       IT
1980-01-01       NaN       NaN      NaN
1980-02-01       NaN       NaN      NaN
1980-03-01  0.067912  0.073814  0.06883

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.DataFrame.pct_change。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：