Python pyspark Series.pct_change用法及代碼示例

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

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

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。

>>> 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.Series.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。