Pandas pct_change|极客教程

Pandas pct_change

介绍

在数据分析和处理中，经常需要计算一个数据序列中每个元素的相对变化百分比。这个计算可以通过pandas库的pct_change方法轻松实现。本文将详细介绍pct_change的用法，包括函数的参数、返回结果的解释以及示例代码。

函数定义

pct_change是pandas库中的一个函数，用于计算序列中每个元素的相对变化百分比。该函数的定义如下：

pct_change(periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs)

参数说明：

periods：表示计算相对变化所使用的时间段。默认值为1，即计算每个元素与前一个元素之间的相对变化。
fill_method：用于缺失数据填充的方法。默认为前向填充（pad）。
limit：表示如果存在缺失数据，填充的最大连续数量。
freq：表示数据的时间频率。
**kwargs：其他可选的关键字参数。

返回结果：

返回一个新的Series或DataFrame，具体取决于调用pct_change的对象类型。

示例代码

1. 计算Series中元素的相对变化百分比

首先，我们来计算一个Series对象中元素的相对变化百分比。假设有以下记录了每天股票价格的Series对象：

import pandas as pd

prices = pd.Series([10, 15, 12, 8, 11, 20])

现在，我们想要计算每天股票价格的相对变化百分比。可以使用pct_change方法来实现：

percentage_change = prices.pct_change()
print(percentage_change)

运行结果如下所示：

0         NaN
1    0.500000
2   -0.200000
3   -0.333333
4    0.375000
5    0.818182
dtype: float64

第一个元素的相对变化百分比为NaN，因为它没有前一个元素来进行计算。接下来的5个元素分别是0.5、-0.2、-0.333、0.375和0.818。

2. 计算DataFrame中列的相对变化百分比

除了Series对象，pct_change方法也可以应用于DataFrame对象。在DataFrame对象中，我们可以选择对某一列或者所有列进行计算。以下是一个包含多个股票的DataFrame对象的示例：

data = {
    'Stock1': [10, 15, 12, 8, 11, 20],
    'Stock2': [5, 8, 6, 10, 15, 12]
}

df = pd.DataFrame(data)

计算所有列的相对变化百分比：

percentage_change = df.pct_change()
print(percentage_change)

运行结果如下所示：

     Stock1    Stock2
0       NaN       NaN
1  0.500000  0.600000
2 -0.200000 -0.250000
3 -0.333333  0.666667
4  0.375000  0.500000
5  0.818182 -0.200000

可以看到，结果是一个新的DataFrame对象，具有与原始DataFrame对象相同的维度。第一行的相对变化为NaN，因为没有前一个元素可以计算相对变化。

注意事项

在计算相对变化时，NaN值将被视为缺失数据，因此计算结果也将是NaN。
如果在计算相对变化时出现除以零的情况，那么计算结果将为NaN。

结语

pct_change是pandas库中非常有用的一个操作，它允许我们快速计算序列中元素的相对变化百分比。通过本文的介绍，你应该已经了解了pct_change的用法、参数和返回结果，以及一些注意事项。在数据分析和处理的实践中，pct_change将是一个常用的工具。

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