Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Метод `pct_change()` в библиотеке Pandas используется для вычисления процентного изменения между последовательными элементами в серии или столбце данных. Он возвращает новую серию или столбец, в котором каждый элемент представляет собой процентное изменение относительно предыдущего элемента.
Синтаксис метода `pct_change()` выглядит следующим образом:
«`python
pandas.Series.pct_change(periods=1, fill_method=’pad’, limit=None, freq=None)
«`
— `periods`: опциональный параметр, указывающий количество периодов, на которое нужно сдвинуть данные для вычисления процентного изменения. По умолчанию равен 1.
— `fill_method`: опциональный параметр, указывающий метод заполнения пропущенных значений. По умолчанию используется метод ‘pad’, который заполняет пропущенные значения предыдущими наблюдениями.
— `limit`: опциональный параметр, указывающий максимальное количество пропущенных значений, которые нужно заполнить.
— `freq`: опциональный параметр, указывающий частоту данных. Если задан, то будет использоваться для вычисления процентного изменения.
Пример использования метода `pct_change()`:
«`python
import pandas as pd
data = {‘A’: [10, 15, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
df[‘pct_change’] = df[‘A’].pct_change()
print(df)
«`
Вывод:
«`
A pct_change
0 10 NaN
1 15 0.50
2 20 0.33
3 25 0.25
4 30 0.20
«`
В данном примере производится вычисление процентного изменения для столбца ‘A’. Первое значение равно NaN, так как нет предыдущего значения для вычисления процентного изменения. Остальные значения представляют собой процентное изменение относительно предыдущего значения.