我有一个Stock CSV，我想添加一个百分比差异的列。
例如：
原始csv：
Date; Price;
Jan; 60.1;
Feb; 59.4;
Mar; 65.9;
我想要创建一个新的pandas DataFrame列，其中包括％的更改，例如：
Date; Price; Change %;
Jan; 60.1;1.18;
Feb; 59.4;-9.86;
Mar; 65.9;;
在其他语言中，我通常通过使用FOR索引来选择所需行的FOR循环对数据进行迭代来实现。类似于“ Change [i] =（（Price [i] / Price [i-1]）-1）* 100” 但是我的问题是； 有什么方法可以更简单，更优化的方式进行操作？像R中的Apply（）函数一样？
问候！
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Pandas具有一个DataFrame方法，该方法可以做到这一点：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.pct_change.html（如果需要，只需乘以100）。
或者，您可以只使用DataFrame.shift()并执行以下操作：
df['Change_pct'] = df['Price']/df['Price'].shift(1)*100