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df 看起来像
security date price
IBM 1/1/2016 100
IBM 1/2/2016 102
IBM 1/3/2016 108
AAPL 1/1/2016 1000
AAPL 1/2/2016 980
AAPL 1/3/2016 1050
AAPL 1/4/2016 1070
我想要的结果
security date price change
IBM 1/1/2016 100 NA
IBM 1/2/2016 102 2%
IBM 1/3/2016 108 8%
AAPL 1/1/2016 1000 NA
AAPL 1/2/2016 980 -2%
AAPL 1/3/2016 1050 5%
AAPL 1/4/2016 1070 7%
最佳答案
听起来您正在寻找 expanding_window pct_change() 的版本。这不存在开箱即用的 AFAIK，但您可以自己推出:
df.groupby('security')['price'].apply(lambda x: x.div(x.iloc[0]).subtract(1).mul(100))
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