如何在Python语言中使用pct_change计算数据框中两列之间的百分比变化
在Python语言中，可以使用pandas库中的DataFrame对象的pct_change()方法来计算数据框中两列之间的百分比变化。
pct_change()方法可以计算数据框中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化。该方法返回一个新的数据框，其中包含了计算得到的百分比变化值。
以下是使用pct_change()方法计算数据框中两列之间百分比变化的示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
'B': [15, 25, 35, 45, 55]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用pct_change()方法计算百分比变化
percentage_change = df['B'].pct_change()
# 打印计算结果
print(percentage_change)输出结果为：
0 NaN
1 0.666667
2 0.400000
3 0.285714
4 0.222222
Name: B, dtype: float64在上述示例中，我们创建了一个包含两列数据的数据框df。然后，我们使用pct_change()方法计算了'B'列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化，并将结果存储在percentage_change变量中。最后，我们打印了计算结果。
需要注意的是，pct_change()方法默认计算的是每个元素与其前一个元素之间的百分比变化。因此，第一个元素的百分比变化值为NaN（Not a Number）。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
- 腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr
相关·内容
我试图计算Amazon股票的年化回报率，但找不出以下方法之间的主要区别
df = pdr.get_data_yahoo('amzn',datetime(2015, 1, 1),datetime(2019, 12, 31))['Adj Close']
1)df.pct_change()).mean()*252
结果= 0,400
2)df.resample('Y').last().pct_change().mean()
结果= 0,472
为何相差约7%？
浏览 11提问于2021-12-10得票数 -1
这是我的第一个问题，我是新的编码(3mo)。如果我不能很好的解释我自己的话..
我正在使用一个大型股票期权df，并希望遍历每一行并将'pct_change()‘函数应用到’option别名‘==上一个行’option别名‘的行中。我制作了一个单独的列，标记为“match”，以确定这是True。
index, optionalias, quotedate, last, match, percent_change
0 SPY200103P00260000 2020-01-03 0.01 False 0
1 SPY200103P00265000 2020-01-02
浏览 1提问于2021-04-20得票数 0
1回答
我有一个与我上一个问题有关的问题。
我所拥有的是一个看起来像：
category price date
-------------------------
Cat1 37 2019-03
Cat2 65 2019-03
Cat3 34 2019-03
Cat1 45 2019-03
Cat2 100 2019-03
Cat3 60 2019-03
这个db有上百个类别，来自另一个类别，它对每个观察都有不同的属性。
使用此代码：
WITH table AS
(
SELECT
浏览 3提问于2021-06-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我想创建一个新列来计算每个组的累积变化百分比 样本数据集： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Group':['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
'Col_1':[100, 200, 300, 400, 500],
'Col_2':[55, 66, 77, 88, 99]}) 方法论:参见下面的示例 | Group
浏览 35提问于2021-08-11得票数 0
回答已采纳
多年来，我一直在计算各县地块碳储量的百分比变化。
|COUNTY|PLOT|INVYR|PCT_CHNG|
|------|----|-----|--------|
|1 |1 |2010 |5 |
|1 |1 |2013 |7 |
|1 |2 |2012 |-4 |
|1 |2 |2017 |5 |
|1 |3 |2010 |9 |
上面的数据集不是实际的数据集，而是具有所有基本特性的数据集(我刚开始堆栈交换！)中心问题是，当我计算县和地块的百分比变化时，我需要找到一种方法，
浏览 7提问于2022-09-17得票数 0
1回答
我正在研究一份价格数据。我发现，计算的回报算法或日志与实际回报之间的第一个价格价值和最后一个。在我看来，他们应该是相同的或不同的小分数。
dfset.head()
Open Close High Low Volume
Date_utc
2017-12-01 00:00:00 432.01 434.56 435.09 432.01 781.788110
2017-12-01 00:05:00 434.2
浏览 1提问于2018-02-27得票数 5
回答已采纳
1回答
我有这个数据框架： power = [0,1,2,9,9,9,9,9,9,9,8,3]
df_p = pd.DataFrame(power, columns = ['power'])
power
0 0
1 1
2 2
3 9
4 9
5 9
6 9
7 9
8 9
9 9
10 8
11 3 这里我取了power列的value count，然后再做一个df，这里显示了power和各自的value count。 vc_d = df_p.power.value_counts()
vc_d = pd.DataFrame (vc
浏览 9提问于2019-12-15得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个名为growth的dataframe，它有4列。
State Name Average Fare ($)_x Average Fare ($)_y Average Fare ($)
0 AK 599.372368 577.790640 585.944324
1 AL 548.825867 545.144447 555.939466
2 AR 496.033146 511.867026 513.761296
3 AZ 324.641818 396.895324 389.545267
4 CA 368.937971 376.723839
浏览 2提问于2019-10-08得票数 4
回答已采纳
目前，我已经编写了以下计算百分比变化的函数： function pct_change(input::AbstractVector{<:Number})::AbstractVector{Number}
result = [NaN]
for i in 2:length(input)
push!(result, (input[i] - input[i-1])/abs(input[i-1]))
end
return result
end 这与预期的一样。但想知道是否有类似熊猫pct_change的Julia DataFrames的内置函数，我可以
浏览 22提问于2019-05-27得票数 1
1回答
换环的百分比变化
、、
我有一个数据，在这里，我把地区和年份作为一个多层次的指数。我想要计算每一栏('DEM'，'REP‘等)每一年每个地区的百分比变化。
我咨询过并尝试使用以下代码：
for idx, districts_bydistrict_select in districts_bydistrict.groupby(level=[0, 1]):
y = districts_bydistrict.pct_change()
print(pd.DataFrame(y))
但是，当有一个新的区域时，启动pct_change()计算是不正确的。我意识到我可能错过了一些循环
浏览 0提问于2018-09-18得票数 1
回答已采纳
2回答
我有以下数据帧：
我需要重新采样数据以计算每周的pct_change()。我怎样才能得到每周的更改？
类似于data['pct_week'] = data['Adj Close'].resample('W').ffill().pct_change()，但数据需要按data.groupby(['month', 'week'])分组
这样，每个月都会为每周的change.Which生成4个值，然后我就可以用图表表示出来
我所做的是df['pct_week'] = data['Adj Clo
浏览 1提问于2019-11-04得票数 5
2回答
希望对下面的代码进行一些澄清，以计算两个不同数字之间的百分比变化，其中原始数字可以是大数，也可以是较小的数字。那么，这段代码会用于显示增加+或减少更改吗？谢谢。
$original= 100;
$current = 95;
$percentChange = (1 - $original / $current ) * 100;
浏览 2提问于2017-10-03得票数 4
回答已采纳
1回答
如何使用聚合函数计算%增量？
、、、、
在Python中，我有一个类似于以下内容的pandas DataFrame： id city start_date end_date quantity
-------------------------------------------------------------
1 | NLR | 2017-08-21 | 2017-08-27 9 |
2 | GDR | 2018-08-23 | 2018-08-23 9 |
3 | HYD
浏览 20提问于2019-02-14得票数 0
我是python的新手(主要使用R)，我想执行一个简单的计算，但总是得到错误和不正确的结果。我想使用最新的非na值来计算pandas df中某列的变化百分比。下面是一个玩具示例。 price = ['Nan', 10, 13, 'NaN', 'NaN', 9]
df = pd.DataFrame(price, columns = ['price'])
df['price_chg'] = df.price.pct_change(periods = -1) 我总是得到一个奇怪的结果： price_chg = [Nan
浏览 19提问于2019-01-26得票数 1
回答已采纳
我有一个DataFrame，需要计算公司与年初相比的百分比变化。有没有办法使用pct_change()或其他方法来执行此任务？谢谢!
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 10
浏览 1提问于2016-01-30得票数 5
回答已采纳
我在一个名为start_data的数据框中有一个股票'BHGE‘，这里是start_data'BHGE’
2017-06-28 NaN
2017-06-29 NaN
2017-06-30 37.971771
2017-07-03 40.180004
我正在使用这个计算来找出股票的回报：
pct_change = start_data.iloc[-1].divide(start_data.loc[start_pct_change])-1
问题是，当我运行：pct_change['BHGE']时，它返回NaN，但我希
浏览 0提问于2017-07-27得票数 2
我正努力用最有效的方法来完成以下工作。我有个时刻表。基于某些条件，我设置了一个布尔列。在此之后，我将生成另一列，即条件上次出现的百分比。例如，在下表中，row的2,4和5是第1行值的百分比，第6行、第7行和第7行是与第5行相比的百分比变化。
row date value condition pct_change_from_condition
1 04-27-2010 100 TRUE
2 04-28-2010 200 1.0
4 04-29-2010 300
浏览 3提问于2021-05-11得票数 2
回答已采纳
2回答
下面是我正在使用的df： Date Country City Specie count min max median variance
27 2020-03-25 IN Delhi pm25 797 6 192 92 12116.60
159 2020-03-25 IN Chennai pm25 96 27 89 57 1928.38
223 2020-03-25 IN Mumbai pm25 285 12 163 90 6275.41
41
浏览 20提问于2020-04-12得票数 1
回答已采纳
我在python中有一个pandas数据透视表，如下所示
如何在此透视表中添加计算字段的附加列，以显示Breached_Amount的增减百分比？
浏览 6提问于2019-01-13得票数 0
1回答
我在Python中有一个数据格式。我正在寻找一种基于表第一列的值来计算列的百分比变化的方法。
Number | Value
_____________________
1 1
1 1,5
1 1,5
1 3
2 300
2 200
2 250
2 350
... ...
这就是我希望数据文件看起来的样子：
Number | Value | pct_
浏览 0提问于2022-03-23得票数 1
1回答
假设下面的数据集在dataframe中，df：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID' : ['A','A','A','B','B','B'], 'Date' : ['1-Jan','2-Jan','3-Jan','1-Jan','2-Jan','3-Jan'],'VAL' : [45,23,54,65,76
浏览 0提问于2015-03-07得票数 0
回答已采纳
我有一个熊猫数据框，我想要计算与起始值相比的百分比差异。有没有办法使用pct_change()来完成这个任务？
e.g
我的数据
date close
2020-05-08 100
2020-05-11 102
2020-05-12 108
我希望更改看起来像这样
date close change (%)
2020-05-08 100 0
2020-05-11 102 2
2020-05-12 108 8
浏览 15提问于2020-05-13得票数 2
回答已采纳
我有一个pandas Dataframe，例如： A B Price
1 2 4232
1 2 5656
1 2 2325 我正在尝试找出如何使用以下公式将一行与前一行相乘: 100*(df"Price“- df"Price" )/ df"Price"。本质上，这将输出Price变量的百分比变化。 我如何使用Python和Pandas库来做到这一点？
浏览 125提问于2021-06-26得票数 1
回答已采纳
在下面的代码中，我喜欢只在代码为'b‘时才计算值的总百分比变化。预期答案为0.6 (即3/4 * 8/10)。
import pandas as pd
import numpy as np
x = pd.DataFrame({'Code':['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'a', 'a'
浏览 14提问于2020-07-10得票数 0
回答已采纳
我有这个按年的人口总数的数据。
import pandas as pd
cases_df = pd.DataFrame(data=cases_list, columns=['Year', 'Population', 'Nation'])
cases_df.head(7)
Year Population Nation
0 2019 328239523 United States
1 2018 327167439 United States
2 2017 325719178
浏览 2提问于2022-05-26得票数 0
我有一个结构如下的数据集：
"Date","Time","Open","High","Low","Close","Volume"
这个时间序列代表了一般股票市场的价值。
我想要计算"Close“列中两行之间的百分比差异(实际上，我想知道股票的价值增加或减少了多少；每一行代表一天)。
我使用了一个for循环(在大数据问题中使用pandas是很糟糕的)，我创建了正确的结果，但使用的是不同的DataFrame：
rows_number = df_stock.shape[0]
#
浏览 53提问于2018-12-14得票数 2
在python中，可以使用以下代码片段绘制百分比变化、累计和、标准偏差：
df=quandl.get('EURONEXT/XYZ.4')
df_changes = df.pct_change(periods=1)
df_cumsum = df_changes.cumsum()
df_filled = df.asfreq('D', method='ffill')
df_returns = df_filled.pct_change()
df_std = df_returns.window=30,minperiod=30).std()
df_chang
浏览 24提问于2020-05-18得票数 2
回答已采纳
5回答
Python大熊猫有一个pct_change函数，我用它来计算数据格式中的股票价格的回报：
ndf['Return']= ndf['TypicalPrice'].pct_change()
我使用以下代码获得对数返回，但它给出的值与pct.change()函数完全相同：
ndf['retlog']=np.log(ndf['TypicalPrice'].astype('float64')/ndf['TypicalPrice'].astype('float64').shift(1))
#n
浏览 20提问于2015-07-08得票数 74
回答已采纳
2回答
我想要做的是计算从星期一到星期五的百分比变化。另外，有时一周从周二开始，如图所示
Data = { ‘Date’ : [‘8/24/2018’, ‘8/23/2018’, ‘8/22/2018’, ‘8/21/2018’, ‘8/20/2018’, ‘8/17/2018’, ‘8/16/2018’], “Day of Week’ : [ ‘Friday’, ‘Thursday’, ‘Wednesday’, ‘Tuesday’,’Monday’, ‘Friday’, ‘Thursday’], ‘Price’ : [120.3, 121.2, 119.98,120.03,123.6,120.5,1
浏览 4提问于2018-08-28得票数 0
我希望题目比较清楚。我正在使用python/大熊猫，我正在处理股票的每日定价数据。我有一个大的csv文件，其中包含4000+符号上的数据，包含大约100天的数据。因此有许多重复的日期和符号值，但符号/日期组合是唯一的。我试图得到每个滴答/日期组合的百分比变化，用于多个延迟(移位)日期。在一个符号的数据集中，这将是非常简单的
(dataframe.Close - dataframe.Close.shift(1)) / dataframe.shift(1).
以下是初始数据的示例：
TradeDate Symbol Close
1/1/2014 A 10.00
浏览 2提问于2014-05-30得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图在不同的时期得到两个值之间的增长(单位：%)。下面是我的DataFrame的样子：
sessionSource dateRange activeUsers
0 instagram.com current 5
1 instagram.com previous 0
2 l.instagram.com current 83
3 l.instagram.com previous 11
4 snapchat.com current 2
5 sna
浏览 8提问于2022-11-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我发现，如果我们用height:auto或height: 0~100%设置块级元素，而不设置具有显式值的父级高度，并且它的块级子元素具有底部边距，那么它在Chrome中计算高度的方式会有所不同，而在Firefox中则不会。对于设置height: 1%的情况
html {
background: pink;
}
body {
background: yellow;
}
div {
height: 1%;
}
inner {
margin-bottom: 30px;
margin-top: 20px;
}
<div>
<p class="
浏览 1提问于2016-02-21得票数 29
回答已采纳
6回答
我正在编写一个函数，使用Numpy和函数调用来查找百分比变化。到目前为止我得到的是：
def change(a,b):
answer = (np.subtract(a[b+1], a[b])) / a[b+1] * 100
return answer
print(change(a,0))
"a“是我创建的数组，b将是我试图计算的索引/数字。
例如：
我的阵列是
[[1,2,3,5,7]
[1,4,5,6,7]
[5,8,9,10,32]
[3,5,6,13,11]]
如何计算1到2 (=0.5)、1至4(=0.75)或5、7等之间的百分比变化。
注意:我知道如何在数学上
浏览 0提问于2018-10-30得票数 3
回答已采纳
1回答
当触发来自另一列的信号时，我试图计算一列中两个数字之间的百分比变化。
在np.where()中可以找到触发器，但我遇到的问题是百分比的变化。.pct_change不起作用，因为如果您.pct_change(-5)，您得到的是16.03/20.35，而我想要的数字与20.35/16.03相反。见下表。我尝试从np.where中的索引中返回数组，并将其添加到“Close”列中的.iloc中，但它表示不能使用该数组获得.iloc位置。有人能帮我解决这个问题吗。谢谢。
IdxNum | Close | Signal (1s)
==============================
浏览 3提问于2016-12-03得票数 0
回答已采纳
我想要计算"features“数组中每个元素的周期之间的百分比变化(简单地使用该数组作为要报告的一组金融时间序列数据)。然而，脚本现在的工作方式似乎是要计算数组中每个元素之间的百分比变化，而不是数组中每个元素的百分比变化。
我不认为我在引用数组元素的方式上做错了什么，但我感觉有某种“幕后”的概念是关于TV如何处理变量的，这是导致这个问题的原因。
//@version=4
study("My Script")
pct_change(source, period) =>
now = source
then = source[period]
m
浏览 0提问于2020-10-01得票数 1
2回答
我有这样的数据
import pandas as pd
raw_data = {'ID':['101','101','101','101','101','102','102','103'],
'Week':['W01','W02','W03','W07','W08','W01','W02','W
浏览 0提问于2019-01-28得票数 1
回答已采纳
3回答
这是一个熊猫数据帧。我想要计算值的变化百分比。我的数据有一些差距，所以我想只根据连续的几天来计算百分比变化。
原始数据：
date value
0 2020-08-05 123.45 # (Wednesday)
1 2020-08-06 678.90 # (Thursday)
2 2020-08-07 234.56 # (Friday)
3 2020-08-10 789.01 # (Monday)
4 2020-08-11 345.67 # (Tuesday)
浏览 1提问于2020-08-21得票数 0
region year val
1.0 2015.0 6.775457e+05
1.0 2016.0 6.819761e+05
1.0 2017.0 6.864065e+05
2.0 2015.0 6.175457e+05
2.0 2016.0 6.419761e+05
3.0 2017.0 6.564065e+05
在上面的数据框中，我想要计算连续行之间的百分比差异，但只针对相同的区域值。我试过了，但不确定它是否有效。实现这一目标的最佳方法是什么？
df.groupby(['region&
浏览 1提问于2017-08-15得票数 5
回答已采纳
我是PostgreSQL的新手，在这里编写函数就像钉子一样难。所以我希望有人能帮助我，让我知道如何做我想做的事情。
我有一张股票价格和日期的表格。我想要计算每个条目与前一天相比的百分比变化。对于最早的一天的数据，不会有前一天，因此该条目可以简单地为零。有没有人能检查一下我的功能并帮助我
a)如何引用下一行的数据，以及
b)帮我清理一下？
我知道WITH语句可能不应该在IF语句之上。然而，从逻辑上讲，这就是我到目前为止对它的看法，也就是我写它的方式。如果您能建议这应该是如何看起来，它也将非常感谢。
CREATE FUNCTION percentage_change_func(asset_hist
浏览 0提问于2013-03-30得票数 7
回答已采纳
1回答
在df1中，我想计算百分比的变化，这应该给出df2。你能帮帮我吗？
df1
lst=[['01012021','A',10],['01012021','B',20],['01012021','A',12],['01012021','B',23]]
df1=pd.DataFrame(lst,columns=['Date','FN','AuM'])
df2
lst=[['01012021','A
浏览 2提问于2021-11-30得票数 0
回答已采纳
首先，感谢大家的反馈，这是非常感谢的。我已经包含了作业中剩下的代码，并添加了一些细节，以便更好地了解我正在努力实现的目标：
因此，我尝试修改这个python代码，以便为每个现有列创建一个具有百分比变化的新列，而不是覆盖现有的值。如何才能有效地做到这一点？
我要补充的是，这是使用1分钟交易数据的几个选定的加密货币的时间，低，高，开放，关闭为行值。
当我尝试添加这样一个新的逗号时：
df[col] = df[col+'pctchg'].pct_change() #calculate pct change
我收到一条错误信息。我是不是漏掉了一些明显的语法问题？
import pa
浏览 7提问于2022-05-20得票数 0
我在pandas数据框中有一个Month, Year, Market and Value列。我将对每个组执行/计算百分比更改操作，并将一个新列分配回父DataFrame。 这是一个模拟的DataFrame： df = pd.DataFrame({'Market': ['LA','SF','NY','LA','SF','NY'],
'Month': [4, 4, 4, 5, 5, 5],
&#
浏览 11提问于2021-09-17得票数 1
回答已采纳
1回答
基于百分比变化值绘制多个线状图
、、、、
我有一个类似于下面给出的示例的数据集： | Week | val1 | val2 |
|------------|--------|------|
| 11/13/2017 | 21785 | 966 |
| 11/20/2017 | 71679 | 3395 |
| 11/27/2017 | 113846 | 5060 |
| 12/4/2017 | 106899 | 5730 |
| 12/11/2017 | 99212 | 5682 |
| 12/18/2017 | 99788 | 4838 | 样本输入 rng = ['11/13/2017'
浏览 21提问于2020-10-22得票数 0
3回答
我想要定义一个函数，用于计算任意两个熊猫列之间的百分比差异。让我们说，我的数据文件是由以下内容定义的：
R1 R2 R3 R4 R5 R6
A B 1 2 3 4
我希望我的计算被定义为
df['R7'] = df[['R3','R4']].apply( method call to calculate perc diff)
和
df['R8'] = df[['R5','R6']].apply(same method call to cal
浏览 4提问于2017-02-07得票数 11
各位再见，
我有下面的dataframe
obj <- data.frame (degree2 = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4),
yr = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997),
degree = c(1, 1, 1, 2, 1, 1, 0, 0), degree3 = c(1, 1, 6, 7, 5, 1, 0, 0)
)
我想做的是每年为变量degree degree2 degree3创建百分比变化。请注意，我真正的数据文件相当长。
我猜代码必须是这样的：“每一行计
浏览 5提问于2021-05-23得票数 4
回答已采纳
我有一个数据集： month country user
2018-01 DE 182503
2018-02 DE 168962
2018-03 DE 175043
2019-01 DE 158797
2019-01 DE 226209 我希望看到连续行中的%变化，为此我使用了pct_change()，但我的输出仍然只包含nan、0或-0。我想创建一个新列"pct_change“，并将百分比更改存储到其中。 我的用户列是浮点型
浏览 86提问于2021-01-29得票数 1
回答已采纳
我正试着计算每个产品每月的百分比变化。这是我到目前为止所拥有的。我已经为涉及单个产品的DataFrame工作了。我很困惑如何将计算应用到包含许多产品和多个月的结果集中。
示例dataframe：
product_desc activity_month prod_count
product_a 1/1/2014 53
product_b 1/1/2014 42
product_c 1/1/2014 38
product_a 2/1/2014 26
product_b
浏览 4提问于2014-05-20得票数 5
回答已采纳
我试图找出2012年和2017年之间状态特征的百分比差异(使用因子分析创建的定义指数)。然而，一些州以-0.617 (2012年)开始，以-1.25 (2017年)结束，创造了正的百分比差异而不是负的百分比差异。
我唯一尝试过的另一件事是从分数因子1/滞后(Factor1)中减去1。下面是我目前正在使用的代码：
STFACTOR %>>%
dplyr::select(FIPSst, Geography, Year, factor1) %>>%
filter(Year == c(2012, 2017)) %>>%
group_by(Geograph
浏览 2提问于2019-08-20得票数 0
4回答
我有一个包含多列数字的表。我正在尝试获取此表的统计数据，但我在尝试计算单个列中的行之间的正增长数量时遇到了困难。 我所拥有的 A | B | C
--------------
1 | 5 | 2
5 | 2 | 7
2 | 2 | 10
18 | 0 | 14 我正在试着为我的问题编写函数 def countIncreace(data,value): #not complete but what I have so far
print( data[value].pct_change().fillna(0).count( > 0) ) pc
浏览 45提问于2018-08-24得票数 2
回答已采纳
1回答
我有个问题。我试图训练一个关于加密货币数据的神经网络，但是当我得到数据时，我会得到以下错误：
ValueError:输入包含无穷大的值，对于dtype('float64')来说太大了。
在这条线上：
train_x, train_y = preprocess_df(main_df)
这是我的代码：
def classify(current, future):
if (float(future) - float(current)) / float(current) >= 0.01:
return 1
else:
浏览 2提问于2019-12-13得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
