dataframe中用一个比较每两个数字的增长率

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本文介绍了一种使用Python pandas库来计算数据集中连续两天数据之间的百分比变化的方法。通过两种不同的方式实现：一种是利用map函数配合lambda表达式，另一种则是直接使用shift方法结合算术运算符。最终得到的数据框包含了原始数据以及计算出的百分比变化。

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#========前一天减去上一天然后在除以前一天计算百分比=============
#==========1============
data=pd.DataFrame({'A':[1,3,5,7],
                   'B':[2,4,6,8]})
print(data)

data['百分率']=pd.Series(map(lambda x:((data['A'][x]-data['A'][x-1])/data['A'][x-1]),range(1,len(data['A']))))
'''
   A  B       百分率
0  1  2  2.000000
1  3  4  0.666667
2  5  6  0.400000
3  7  8       NaN
'''
print(data)
bb=list(data['百分率'])
bb.insert(0,np.nan)
data['百分率']=pd.Series(bb)
print(data)
'''
   A  B       百分率
0  1  2       NaN
1  3  4  2.000000
2  5  6  0.666667
3  7  8  0.400000
'''


#==========2============
#========前一天减去上一天然后在除以前一天计算百分比
data=pd.DataFrame({'A':[1,3,5,7],
                   'B':[2,4,6,8]})
data['百分比']=(data['A']-data['A'].shift(1))/data['A'].shift(1)
print(data)
'''
   A  B       百分比
0  1  2       NaN
1  3  4  2.000000
2  5  6  0.666667
3  7  8  0.400000
'''