Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
ĐọcPandas is one of those packages and makes importing and analyzing data much easier.
Bàn luận
Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói Python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều. This function is mostly useful in the time-series data.
Hàm Pandas dataframe.pct_change() tính toán tỷ lệ phần trăm thay đổi giữa phần tử hiện tại và phần tử trước. Hàm này theo mặc định tính toán tỷ lệ phần trăm thay đổi từ hàng trước đó ngay lập tức. DataFrame.pct_change(periods=1, fill_method=’pad’, limit=None, freq=None, **kwargs)
Lưu ý: Hàm này chủ yếu hữu ích trong dữ liệu chuỗi thời gian.
periods : Periods to shift for forming percent change.
fill_method : How to handle NAs before computing percent changes.
limit : The number of consecutive NAs to fill before stopping
freq : Increment to use from time series API (e.g. ‘M’ or BDay()).
**kwargs : Additional keyword arguments are passed into DataFrame.shift or Series.shift.Cú pháp: dataFrame.pct_change (thời gian = 1, fill_method = xông pad, giới hạn = none, freq = none, ** kwargs) The same type as the calling object.
Tham số: Thời gian: Thời gian thay đổi để hình thành phần trăm thay đổi.fill_method: Cách xử lý NAS trước khi tính toán phần trăm thay đổi. )). Use pct_change() function to find the percentage change in the time-series data.
Trả về: Cùng loại với đối tượng gọi.
Ví dụ #1: Sử dụng hàm pct_change() để tìm phần trăm thay đổi trong dữ liệu chuỗi thời gian.
import pandas as pd
Các
pandas as pd2ind 8pct_change()9=0import1=0import1=4import1=6import1=8import1import4pandas as pd1
Các
'01/01/2000'9
Các
Các
The first row contains , periods 1 values, as there is no previous row from which we can calculate the change.
Example #2: Use pct_change() function to find the percentage change in the data which is also having , periods 1 values.
Trả về: Cùng loại với đối tượng gọi.
Ví dụ #1: Sử dụng hàm pct_change() để tìm phần trăm thay đổi trong dữ liệu chuỗi thời gian.
import pandas as pd
pandas as pd2pandas as pd3pct_change()9import4import1pandas as pd7import1pct_change()21import1ind 1import1pandas as pd7import1ind 5ind 6
pandas as pd2ind 8pct_change()9=0import1=0import1=4import1=6import1=8import1pct_change()21pandas as pd1
Các
pct_change()61=pct_change()63pct_change()4
Các
Các