Question

我有一个如下所示的DataFrame：

我想要的是计算以下操作，在循环中描述：

for ii in range(0,len(df['Avg'])):
    if ii==0:
        df['Return'][ii]=0
    else:
        df['Return'][ii] = (df['Avg'][ii])/(df['Avg'][ii-1])-1

我想使用＆＃39; present＆＃39;和之前的＆＃39;元素来自＆＃39; Avg＆＃39;用于执行该操作的列，但我收到此错误：

正在尝试在DataFrame
的切片副本上设置值
请参阅文档中的警告：   http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy   df [＆＃39; Return＆＃39;] [ii] = 0 C：/ Users / julio / Desktop / Python Scripts / Euclid   Capital Scripts / DukasCopy / duka_test：34：SettingWithCopyWarning：A   尝试在DataFrame
的切片副本上设置值
请参阅文档中的警告：   http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy   df [＆＃39; Return＆＃39;] [ii] =（df [＆＃39; Avg＆＃39;] [ii]）/（df [＆＃39; Avg＆＃39;] [ii-1]） -1

是否有另一种方法可以达到我想要的效果并将这些值存储在＆＃39; Return＆＃39;列？

Answer 1

您可以使用.pct_change：

df.loc[:, 'Return'] = df['Avg'].pct_change()

或者，从前导零而不是NaN开始，链.fillna：

df.loc[:, 'Return'] = df['Avg'].pct_change().fillna(0.)

至于你所看到的警告，那里有很多关于这里发生了什么的信息：

在您的情况下，使用df['Return'][ii]是导致这种情况的原因。您正在使用链式索引，使用.loc或.iloc会更安全。

示例：

df = pd.DataFrame({'Avg' : np.random.rand(10) + 1},
                  index=pd.date_range('2017-02', periods=10))
df.loc[:, 'Return'] = df['Avg'].pct_change().fillna(0.)
print(df)
                Avg   Return
2017-02-01  1.86389  0.00000
2017-02-02  1.19992 -0.35623
2017-02-03  1.08414 -0.09649
2017-02-04  1.17281  0.08179
2017-02-05  1.30422  0.11204
2017-02-06  1.59484  0.22284
2017-02-07  1.63399  0.02455
2017-02-08  1.99155  0.21883
2017-02-09  1.54733 -0.22305
2017-02-10  1.50584 -0.02682

Python：选择具有不同索引的元素并将它们存储在Pandas中的新Dataframe列中

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