python - 使用 pandas 数据框计算百分比变化的绝对值

Question

我知道如何使用 pandas 数据框计算绝对变化百分比，使用以下内容:

df_pctChange = df_absolute.pct_change()

但我似乎不知道如何计算逆:使用 df_absolute 的初始行作为起点，我如何计算 df_pctChange 中的百分比变化的绝对数字？

举个例子，假设 df_absolute 中两列的初始行是 548625和525980 ，以及df_pctChange如下:

NaN         NaN
-0.004522   -0.000812
-0.009018    0.001385
-0.009292   -0.002438

如何生成df_absolute的内容？它应该如下所示:

 548625      525980 
 546144      525553 
 541219      526281 
 536190      524998 

Answer 1

您应该能够使用以下公式:

(1 + r).cumprod()

获得累积增长因子。

示例:

>>> data
        0       1
0  548625  525980
1  546144  525553
2  541219  526281
3  536190  524998

>>> pctchg = data.pct_change()

>>> init = data.iloc[0]  # may want to use `data.iloc[0].copy()`
>>> res = (1 + pctchg).cumprod() * init
>>> res.iloc[0] = init
>>> res
          0         1
0  548625.0  525980.0
1  546144.0  525553.0
2  541219.0  526281.0
3  536190.0  524998.0

为了确认您已逆算出正确的绝对数字:

>>> np.allclose(data, res)
True