Question

我有以下DataFrame：

                 Value        1lag 
Date                                                                     
2005-04-01  258.682029  214.382786 
2005-05-01  173.253998  258.682029
2005-06-01  244.432029  173.253998
2005-07-01  213.706019  244.432029
2005-08-01  213.670665  213.706019

这是两个时间序列的绝对值。但是，我不想要那些绝对值，我想要它们的变体，所以它们看起来像这样：

                 Value        1lag 
Date                                                                     
2005-04-01         NaN         NaN 
2005-05-01      0.3302     -0.2066
2005-06-01     -0.4108      0.3302
2005-07-01      0.1257     -0.4108
2005-08-01      0.0002      0.1257

有一个简单的命令吗？如果没有，你有什么建议来实现这个结果？

Answer 1

您可以在数据框上使用pct_change()。

>>> df.pct_change()
               Value      1lag
Date                          
2005-04-01       NaN       NaN
2005-05-01 -0.330243  0.206636
2005-06-01  0.410831 -0.330243
2005-07-01 -0.125704  0.410831
2005-08-01 -0.000165 -0.125704

将上述结果与您的结果进行比较，如果您想要像现在这样反转更改，则需要使用-df.pct_change()。

Answer 2

这样的东西？

>>> 1 - df / df.shift(1)
               Value      1lag
Date                          
2005-04-01       NaN       NaN
2005-05-01  0.330243 -0.206636
2005-06-01 -0.410831  0.330243
2005-07-01  0.125704 -0.410831
2005-08-01  0.000165  0.125704

Answer 3

您可以使用以下代码复制Alexander的回复。我担心罗曼的反应有错误的迹象

>>> (df-df.shift(1))/df.shift(1)
               Value      1lag
2011-01-31       NaN       NaN
2011-02-28 -0.330243  0.206636
2011-03-31  0.410831 -0.330243
2011-04-30 -0.125704  0.410831
2011-05-31 -0.000165 -0.125704

计算Pandas DataFrame的百分比变化

3 个答案: