我有以下数据框。
Date Open Close
2016-06-01 17670.85 17423.45
2016-06-02 17405.15 17567.80
2016-06-03 17657.20 17680.80
2016-06-06 17710.45 17671.40
2016-06-07 17796.55 17948.15
... ... ...
2020-05-11 19610.45 18950.50
2020-05-12 18751.40 18862.85
2020-05-13 20017.75 19634.95
2020-05-14 19197.70 19068.50
2020-05-15 19098.80 18833.95
我需要计算上一个收盘价开盘价的百分比变化。
我尝试使用pandas的pct_change
函数,但是百分比计算不正确。
这是我尝试计算的方式:
historical_data['change'] = historical_data[['Open','Close']].pct_change(axis=1)['Close']
并且输出数据低于此百分比变化不正确。
Date Open Close change
2016-06-01 17670.85 17423.45 -0.014000
2016-06-02 17405.15 17567.80 0.009345
2016-06-03 17657.20 17680.80 0.001337
2016-06-06 17710.45 17671.40 -0.002205
2016-06-07 17796.55 17948.15 0.008519
... ... ... ...
2020-05-11 19610.45 18950.50 -0.033653
2020-05-12 18751.40 18862.85 0.005944
2020-05-13 20017.75 19634.95 -0.019123
2020-05-14 19197.70 19068.50 -0.006730
2020-05-15 19098.80 18833.95 -0.013867
你知道我在做什么错吗?
答案 0 :(得分:3)
是的。这是您想要的上一个关闭位置,所以
assign(paste0(x[1,1],x[1,6]),x)