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我有以下数据:
20.4417
20.5679
20.0826
20.9950
20.0244
19.1702
19.3546
19.1702
19.7138
19.3546
我想知道第一个值 20.4417 和它后面的每个值之间的百分比变化。 pandas pct_change() 函数返回相邻值的变化，当我尝试将系列的第一个值放入 pct_change() 时，我认为它是以此为周期并给我 nan 到那个点。有谁知道如何让它接受一个参数并在该参数和系列的每个元素之间进行百分比变化？这是我的代码:
s2 = s1.pct_change(s1[0])
最佳答案
s2 = s1 / s1[0] - 1
应该这样做
关于Python Pandas 如何让 pct_change() 计算单个数字而不是以前数字的变化？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37063046/
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pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗？ 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论，不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
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所以我有这两个数据框，我想得到一个新的数据框，它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么？ 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
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我有以下两个时间列，“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列，即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如，假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西，更具体地说，结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
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我试图根据另一列的长度对一列进行子串，但结果集是 NaN .我究竟做错了什么？ import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀！