考虑以下值
array1 = np.array([526.59, 528.88, 536.19, 536.18, 536.18, 534.14, 538.14, 535.44,532.21, 531.94, 531.89, 531.89, 531.23, 529.41, 526.31, 523.67])
我把它们转换成熊猫系列的对象
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.Series(array1)
计算出变化的百分比
df = (1+df.pct_change(periods=1))
从这里开始,如何构造一个索引(base=100)?我期望的输出应该是:
0 100.00
1 100.43
2 101.82
3 101.82
4 101.82
5 101.43
6 102.19
7 101.68
8 101.07
9 101.02
10 101.01
11 101.01
12 100.88
13 100.54
14 99.95
15 99.45
我可以通过迭代(循环)解决方案来实现目标,但如果数据深度和广度都很大,那可能不是一个实际的解决方案。第二,有没有一种方法可以让我在多个列上一步完成这个任务?谢谢大家的指导。你知道吗
据我所知,pct\u change()还没有现成的
expanding_window
版本。可以使用apply
避免for循环:输出:
指数(基数=100)是一系列相对于第一个元素的相对变化。因此,当您可以直接通过
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