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AmirX
Asked: 2024-08-09 14:47:50 +0800 CST

pct_change() 的第一个值有可能不会得到 NaN 吗？

  • 772

我的数据框是：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [20, 30, 2, 5, 10]
    }
)

预期产出pct_change()为a：

    a  pct_change
0  20  -50.000000
1  30   50.000000
2   2  -93.333333
3   5  150.000000
4  10  100.000000

我想df.a.iloc[0]将 的第一个值与 40进行比较pct_change。如果我使用df['pct_change'] = df.a.pct_change().mul(100)，则第一个值是NaN。

我的尝试：

def percent(a, b):
    result = ((a - b) / b) * 100
    return result.round(2)

df.loc[df.index[0], 'pct_change'] = percent(df.a.iloc[0], 40)

有没有更好/更有效的方法？

python

2 个回答

  1. Best Answer

    您可以fill_value在中使用关键字参数pct_change。

    文档pct_change说：

    附加关键字参数被传递到DataFrame.shift或Series.shift。

    并Series.shift接受一个fill_value参数来填充缺失的行。

    import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [20, 30, 2, 5, 10]})

df["pct_change"] = df["a"].pct_change(fill_value=40).mul(100)

print(df)

    输出：

        a  pct_change
0  20  -50.000000
1  30   50.000000
2   2  -93.333333
3   5  150.000000
4  10  100.000000
    • 4

  2. 我发现真正有用的方法是使用apply方法和lambda。它会检查索引并相应地执行。您也可以在 DataFrame 中执行此操作，而不会出现任何问题。

    因此它看起来应该是这样的：

    import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({
    'a': [20, 30, 2, 5, 10]
})

# Define a function to calculate the percentage change
def percent_change(row):
    # Check if it's the first row
    if row.name == 0:
        # Compare with 40 for the first value
        return ((row - 40) / 40) * 100
    else:
        # For subsequent rows, use the standard pct_change() method
        return row.pct_change() * 100

# Apply the function to the 'a' column
df['pct_change'] = df['a'].apply(percent_change)

print(df)

    还要注意if row.name == 0:，它定义它与第一个值进行比较。

    • 1

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