pandas中的pct_change的用法简介

在生活中，我们经常看到环比增长，环比上月增长的字眼，即本期数据比上一期数据的百分比变换率。在pandas中，我们可以通过pct_change方法迅速计算出上述数据。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> ser=pd.Series([50, 60, 70])

>>> ser
0    50
1    60
2    70

# 如下所示，默认参数period=1
# 即计算出每一行和前一行相比
# 其百分比变化，
# （60 -50）/ 50 = 0.2
# （70 -60）/ 60 = 0.16
>>> ser.pct_change()
0         NaN
1    0.200000
2    0.166667


>>> ser=pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
>>> ser.pct_change()
0         NaN
1    1.000000
2    0.500000
3    0.333333
4    0.250000
dtype: float64


# 当设定period=2时
# 即第3行和第1行的数据相比较
>>> ser.pct_change(period=2)
0         NaN
1         NaN
2    2.000000
3    1.000000
4    0.666667

哈哈，以上就是Python小工具关于padas库中pct_change的使用简介。有兴趣欢迎关注python小工具。一起学习python和pandas