如何在pct_change的结果中快速添加%？
在pct_change的结果中快速添加%可以通过使用字符串格式化来实现。具体步骤如下：
- 首先，使用pandas的pct_change函数计算出数据的百分比变化。例如，假设有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个名为'column'的列，可以使用以下代码计算百分比变化：
- 首先，使用pandas的pct_change函数计算出数据的百分比变化。例如，假设有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个名为'column'的列，可以使用以下代码计算百分比变化：
- 接下来，使用字符串格式化将百分比变化转换为带有百分号的字符串。可以使用Python的字符串格式化操作符
%来实现。例如，假设百分比变化存储在名为'pct_change'的列中，可以使用以下代码将其转换为带有百分号的字符串： - 接下来，使用字符串格式化将百分比变化转换为带有百分号的字符串。可以使用Python的字符串格式化操作符
%来实现。例如，假设百分比变化存储在名为'pct_change'的列中，可以使用以下代码将其转换为带有百分号的字符串： - 上述代码中的
'{:.2%}'.format(x)表示将变量x格式化为带有两位小数的百分数字符串。 - 最后，将结果打印或保存到文件中。可以使用pandas的
print()函数或to_csv()函数将结果打印或保存到文件中。
这样，你就可以在pct_change的结果中快速添加%了。
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请注意，以上链接仅为示例，具体产品和介绍可能会根据腾讯云的更新而变化。
相关·内容
我有一个dataframe，它的结构是这样的：
在熊猫中，我希望每个用户按月的百分比变化，所以我想得到如下结果：
我试图通过执行支点来获得这个结果：
pivot_target1 = pd.pivot_table(target_group1, values=['volume_usd'], index=['user_id', 'date'],
aggfunc=pct_change())
我在这里添加了aggfunc作为pct_change作为示例来展示我的逻辑，但是它不起作用。枢轴上有什么功
浏览 5提问于2021-07-22得票数 0
回答已采纳
我正在使用一个非常大的tibble，想要计算这些表随时间的增长百分比(从第一个条目到最后一个条目，而不是从max到min)。我最终也希望存储任何对其自己的列表/tibble有0更改的表，但将它们从原始输出表中删除。 数据集的示例如下所示： date tbl_name row_cnt
2/12/2019 first 247
6/5/2019 first 247
4/24/2019 second 3617138
6/5/2019 second 3680095
3/1/2019 third 62700321
6/5/2019
浏览 22提问于2019-06-27得票数 0
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我有下面的示例数据集，我尝试使用pivot_longer()，所以我有一个列用于test/retest，一个列用于color，一个列用于change/pct_change。我不知道如何使用names_pattern =，因为我的列标题没有分隔符。任何关于我如何做这件事的建议都将得到特别的说明。
subject <- paste("Subject", 1:10)
test <- round(rnorm(10, 42, 2), 1)
retest <- round(test + runif(10, -3, 4), 1)
change <- retest -
浏览 7提问于2022-04-26得票数 1
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1回答
现在我有了这样的数据：
df = pd.DataFrame({"asset":["a","b","c","a","b","c","b","c"],"v":[1,2,3,4,5,6,7,8],"date":["2017","2011","2012","2013","2014","2015","2016","
浏览 14提问于2022-07-18得票数 0
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
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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
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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
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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
通常使用.pct_change()来获取时间序列数据的每日变化。 现在，我希望通过使用pct_change结果获得原始值。 我有一个这样的数据框架： df = pd.DataFrame({
'value': [44, 45, 33, 56, 60]
})
df['pct_change'] = df['value'].pct_change() # get changes
initial_value=df['value'].values[0] # store the initial value 如何使用df['pc
浏览 49提问于2021-06-29得票数 0
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1回答
我正在计算面板数据集的百分比变化，该数据集既有正值，也有负值。如果n和n+1日期的值都是负值，且n> n+1值，例如，n=-2，n+1=-4.计算出的百分比变化是(n+1)-n)/n=(-4)-(-2)/-2=1。正如你所看到的，这种变化应该是一个下降趋势，这是负值，但结果正好相反。我通常设置分母，绝对值((n+1)-n)/abs(n)在其他软件中，以确保趋势的方向。我只是想知道我是否可以在Python大熊猫中这样做，将分母设置为绝对值。非常感谢。我已经根据利奥的答案解决了这个问题。
这里是一个数据示例，如果你想玩的话。
import pandas as pd
df= {'id&
浏览 1提问于2020-07-20得票数 2
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1回答
我正在从PostgreSQL中一个子查询的百分比值中寻找最低值。
这就是我试过的：
-- Objective, find lowest value from percent subquery to return only one row
WITH lowest_pct AS
(
SELECT
c2010.geo_name, -- Geographical name
c2010.state_us_abbreviation AS state_name, --State abbreviation
浏览 4提问于2022-10-20得票数 0
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我想用下一行计算百分比变化。我尝试过pct_change()，但没有得到预期的结果
例如，使用n=1
close return_n
0 100 1.00%
1 101 -0.99%
2 100 -1.00%
3 99 -4.04%
4 95 7.37%
5 102 NaN
用n=2
close return_n
0 100 0.00%
1 101 -1.98%
2 100 -5.00%
3 99 3.03%
4 95 NaN
5 102
浏览 15提问于2021-12-09得票数 1
回答已采纳
当0跟随0时，我希望pct_change输出0%的变化，因为这就是正在发生的事情。
我的输入数据在一列中包含了这个
---
|0|
---
|0|
---
pct_change的问题是输入的结果以以下方式结束
-----
|nan|
-----
输入数据框架中有can，所以我不能只替换所有的can。
为了得到正确的结果，我可以自己执行百分比更改，但是，在我看来，这将涉及循环输入df中的行和它的一个移位版本，并在这两个版本中检查0，这似乎是一种非常非unpythonic的方法。
浏览 6提问于2022-09-02得票数 0
1回答
我有一个dataframe df，如下所示：
Supplier SKU PartFull 2022-03-12 2022-03-05 2022-02-26
A 123A 565 0.0564 0.0543 0.0554
B 123A 565 0.0392 0.0407 0.0432
A 424S 773 0.0121 0.0118 0.0145
A
浏览 3提问于2022-04-08得票数 0
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我想做以下几点：
df['SR1'] = df['Open'].pct_change(1)
df['SR2'] = df['Open'].pct_change(2)
df['SR3'] = df['Open'].pct_change(3)
df['SR4'] = df['Open'].pct_change(4)
df['SR5'] = df['Open'].pct_change(5)
df['SR6'] = df[&#
浏览 0提问于2019-04-26得票数 1
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2回答
这是我的tibble。
A tibble: 5 x 4
Site Pre Post Pct_Change
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Site 1 0.244 0.254 4.1
2 Site 2 0.209 0.211 0.96
3 Site 3 0.309 0.302 -2.27
4 Site 4 0.315 0.313 -0.63
5 Site 5 0.31 0.316 1.94
我想再添加四行，用于计算Site 1和Site
浏览 24提问于2021-06-01得票数 1
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我试图提取的材料信息，其价格上涨和下降最多的前3基于pct_change栏。
数据：
df <- structure(list(material = c("Copper", "Aluminum", "Iron", "Zinc",
"Nickel", "Silver", "Gold", "Tin"), price = c(17125, 8312, 2228.5,
2934, 4315, 8178, 4411, 680), pct_change = c(0.02
浏览 6提问于2022-01-11得票数 2
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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
1回答
我想绘制类似下面的图像，但我有一个错误"stat_count()只能具有x或y的美学“。所以我把它改成了stat=的“身份”。但结果与我在网上找到的例子不一样。
在线示例：
示例来自：
我的代码
geom_bar(aes(y=pct_change, fill=factor(Year)), stat="count")+
geom_text(aes( label = scales::percent(pct_change),
y= pct_change ), stat= "count", vjust = -.5)
浏览 3提问于2022-01-01得票数 0
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
1回答
我的木星中有以下代码：
import pandas as pd
import quandl
df=quandl.get('WIKI/GOOGL')
print(df.head())
#upto here its working but here comes the error
df=df[['Adj. Open','Adj. High','Adj. Low','Adj. Close','Adj. Volume',]]
df['HL_PCT']=(df['Adj. Hi
浏览 0提问于2018-09-28得票数 2
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1回答
我正试图在我的条形图中添加一行，显示年份的%差异。我试图创建一个函数：
year_pct_change <- function(x) {
x <- x[order(x$Year, decreasing = TRUE), ] # Confirms ordered by decreasing year
pct_change <- -diff(x$Value)/x$Value[-1] * 100 # Gets percent change in profit from preceding year
data.frame(year = x$YEAR[-length(x$Y
浏览 7提问于2022-10-22得票数 0
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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
我想知道如何在Pandas的下列数据中逐年增加增长率。
Date Total Managed Expenditure
0 2001 503.2
1 2002 529.9
2 2003 559.8
3 2004 593.2
4 2005 629.5
5 2006 652.1
6 2007
浏览 5提问于2017-04-30得票数 3
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1回答
我正在构建一个包含雅虎金融交易数据的数据。
当我试图用for循环计算每个股票的返回时，只有最后一个结果保存在dataframe中，而其余的股票则是Nan。
我假定，除了最后一只股票外，每只股票的计算回报都会被覆盖，但不知道发生这种情况的原因是什么。
这是我的密码：
从雅虎财务加载数据：
trading_df = pd.DataFrame()
for stock in test_stocks:
st = web.DataReader(stock, 'yahoo', start, end)
st['Symbol'] = stock
trad
浏览 6提问于2022-07-04得票数 0
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我有个数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A', 'G1', '2019-01-01', 11],
['A', 'G1', '2019-01-02', 12],
['A', 'G1', '2019-01-04', 14],
['B', 'G2', '2019-01-01'
浏览 0提问于2019-01-18得票数 3
2回答
我有一份熊猫的EOD库存数据，如下所示：
Date High Low Open Close Volume Adj Close Symbol Pct_Change
0 1999-11-18 35.765381 28.612303 32.546494 31.473534 62546300.0 27.369196 A 0
1 1999-11-19 30.758226 28.478184 30.713520 28.880543 15234100.0 25.114351 A 0
2 1999-11-
浏览 0提问于2018-12-31得票数 1
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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
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我想把这个测试应用到间谍的每日回报率百分比上。在从Yahoo获得此符号的历史数据之后，我计算了每日回报率的百分比(如您在下面的代码中所看到的)。但是，当我应用测试时，P值总是“1.00”，而统计数据的返回总是“nan”。无论是更改数据日期，还是更改符号(例如，QQQ而不是间谍)
下面您可以看到我正在使用的代码：
from datetime import date
import pandas_datareader as dr
from scipy.stats import shapiro
df = dr.data.get_data_yahoo('spy',start='
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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1回答
我有一个数据框架，其中包含多天的分钟频率的股票价格，我想使用pct_change()来计算从一分钟到下一分钟的回报，但我想跳过每天的最后一次观察，所以我不计算从当天收盘到第二天开盘的百分比变化，而是让那个NaN。我正在考虑用groupby来做这件事，但我不太明白： 所以这就是我想要的： enter code here
data price pct_change
1/1/2020 9:30 1.1
1/1/2020 9:31 1.2 pct_change from 1.1 to 1.2
1/1/2020 9:32 1.1 pct_change from 1.2 to 1.1
浏览 6提问于2020-09-03得票数 0
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1回答
我正在试图计算两列的百分比差。我已经将这些值存储在两个不同的字典中，并计算了百分比差异。结果存储在一个值= pct_change中。
然后我想把它添加到一个列表中，所以我计算出有多少值有百分比的增加，有多少值有百分比的下降。是否可以创建新字典，将pct_change存储为密钥，并将密钥追加到新字典中？在循环之后，然后计算字典中的键数？
我将在下面张贴我的当前代码。请注意，我知道许多我没有使用的定义变量。
我希望有人能帮我
Sub benchmark()
Const NETSCONT_SHT3 = "D"
Const NETSCONT_SHT4 = "I"
Co
浏览 1提问于2020-04-03得票数 0
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我有一个示例数据格式"df"：
df = pd.DataFrame({'Year': [2000, 2002, 2003, 2004],
'Name': ['A'] * 4,
'Value': [4, 1, 1, 3]})
当我执行pct_change()时，
df['change'] = df['Value'].pct_change()
行年=2002年的计算“更改”值为-0.75。我怎样才能让Pand
浏览 1提问于2017-12-24得票数 0
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我有以下DataFrame：
Date A
2015-01-01 10
2015-01-02 14
2015-01-05 NaN
2015-01-06 NaN
2015-01-07 5
2015-01-10 1
2015-01-11 N
浏览 1提问于2017-04-20得票数 7
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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
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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
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1回答
我还有一个简单的问题要跟进。
我想分析一批上下波动的数字。到目前为止我有这个密码。
df = pd.DataFrame([8, 2, 4, 5, 6, 4, 3, 5, 5, 3, 2], columns=['A'])
df['UD'] = np.where(df['A'].pct_change().gt(0), 1, np.where(df['A'].pct_change().lt(0), -1, 0))
df['ST'] = df['UD'].groupby((df['UD'].
浏览 7提问于2021-08-16得票数 0
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是否有一种方法可以在内部使用熊猫百分比变化函数(DataFrame.pct_change)，或者以某种方式保留初始数据的所有列？
例如,
PctChange = CH1['Area_SqM'].pct_change()
创建一个熊猫系列的百分比变化值。但是我倾向于保留所有的列，并将百分比的变化作为一个额外的列添加--下面的代码片段可以工作w/一个不同的函数，但是inplace不是可用的参数。
CH1['Area_SqM'].pct_change(inplace=True)
是否有一种方法可以计算更改百分比并将所有列保留在一行代码中？之后我做了一个连接，但
浏览 17提问于2022-09-07得票数 0
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1回答
我正在使用spyder。我已经导入了pandas和did df = pd.read_csv 这是我的csv文件： Year Public Specialist Public Non-Specialist Private Specialist Private Non-Specialist
0 2010 1996 3184 1151 2159
1 2011 2165 3456
浏览 15提问于2020-06-12得票数 0
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1回答
我正在使用一个包含大量原始数据的特别大的dataframe。我想我已经成功地将我感兴趣的行转换为用pct_changed()更改的%，并将其插入到dataframe中的一个新列中。
在这里，我想比较每一行，只有当百分比超过2%时，才能得到结果。我试过用条件词，但它为我的每一行打印了一行。下面是我正在使用的代码：
import pandas as pd
df=pd.read_csv("tempcsv.csv")
percentile = df['Pressure'].pct_change().fillna(0)
for row in percentile:
浏览 3提问于2017-09-29得票数 2
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问题
我想根据标题中的值重新排序我的facet_wrap。当前，最低值位于左上角，最高值(百分比)位于右下角。有没有办法重新排序这些面，使最高的值在左上角，最低的在右下角？
电流码
#Vector of state abbreviations in descending order of percentage difference (calcluated separately)
top_colleges_pct_change <- c('KS', 'NV', 'NY', 'TX', 'OH', 'LA
浏览 3提问于2020-07-31得票数 1
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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
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我有一个dataframe，当我试图计算pct_change()时，它显示了一个TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'float'错误。然后我尝试将类型转换为浮点数，它显示了ValueError: could not convert string to float。
unemployment_df['Unemployment_pct_change'] = unemployment_df['Unemployment_Value'].pct_change()
浏览 5提问于2020-10-02得票数 0
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我有一个df，它有一个基于条件语句的额外的布尔值列。
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,2.5,5,2]})
df['bool'] = df['col1'] >= 3
df看起来像..。
col bool
0 1.0 False
1 2.0 False
2 3.0 True
3 2.5 False
4 5.0 True
5 2.0 False
我想得到pct_change()的"col1“，如果"bool”是真的，如果假返回NaN。输出应该看起来像..。
浏览 2提问于2020-08-30得票数 0
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1回答
import pandas as pd
import quandl
df=quandl.get('WIKI/GOOGL')
#print(df.head())
df=df[['Adj.Open','Adj.High','Adj.Low','Adj.Close','Adj.Volume']]
df['HL_PCT'] =(df['Adj.High']-df['Adj.Close'])/df['Adj.Close'] * 100
浏览 3提问于2016-12-31得票数 3
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我有以下格式的数据和所需的'QoQ_growth‘列：
FIPS year qtr Category sales QoQ_growth
0 1001 2019 1 Furniture 1000 NaN
1 1001 2019 2 Furniture 1100 0.1
2 1001 2019 3 Furniture 12
浏览 3提问于2020-06-07得票数 1
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我从JSON中导入了一个DataFrame：
res = pd.io.json.json_normalize(response['candles'])
complete mid.c mid.h mid.l mid.o time volume
3000 True 1.48257 1.48902 1.47545 1.48299 2011-05-02T21:00:00.000000000Z 46718
3001 True 1.48271 1.49402 1.47752 1.48254 2011-05-03T21:00:0
浏览 11提问于2017-10-08得票数 5
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我目前正在分析csv文件中的一些滴答数据，如下所示：
Time (UTC),Ask,Bid,AskVolume,BidVolume
2015.01.14 00:00:00.560,1.20104,1.20088,1.55,2.21
2015.01.14 00:00:01.175,1.20104,1.20088,1.46,1.46
2015.01.14 00:00:01.779,1.20104,1.20088,1.2,1.71
2015.01.14 00:00:11.236,1.20104,1.20088,1.47,2.21
2015.01.14 00:00:12.469,1.20104,1.2
浏览 0提问于2018-05-07得票数 0
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我有财务数据，试图计算两个连续的thursday之间值的百分比变化。由于假日在Thursday上的某个时间，本周的每周数据都没有，所以我想计算一下从Thursday到Wednesday的那个星期的数据，因为数据中没有Thursday数据。
可复制代码-
# !pip install investpy
import pandas as pd
import investpy
from datetime import datetime
df = investpy.get_index_historical_data(index="Nifty 50",country="India
浏览 2提问于2022-08-12得票数 1
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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
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我有一张数据文件，看起来像：
df = pd.DataFrame({'name': ['Portrait of Dr. Gachet', 'Salvator Mundi','Interchange'], 'sold_price': [1000.0, 5000.0, 2500.0, 6000.0, 8000.0, 16000.0, 20000.0, 9000.0, 40000.0], 'serialized_trx': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]}
数据显示每次拍卖时，每个
浏览 4提问于2021-12-20得票数 0
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