所以我有一个很长的每日股票回报数据表，我试图通过这个计算他们的％回报，
data['return'] = data['avg'].pct_change()/100
data.dropna(inplace=True)
我得到的价值是正常的。
然而，尝试对数据执行任何其他操作现在给了我一个NaN，这使我很困惑，因为原始数据表现良好，我确保放弃任何新的NaN＆＃ 39; S。事实证明，pct_change()/100操作会在某一点创建一个-Inf，这只会令人愤怒。
因为我假设-Inf被创建了。某种否定。 ％变化太低，我如何绕过大熊猫的操作一般犯同样的错误？
提前谢谢你。