计算多个pandas数据帧的百分比变化

可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

1. 合并数据帧：

merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], keys=['df1', 'df2', 'df3'])

1. 计算百分比变化：

percentage_change = merged_df.pct_change() * 100

这将计算每个数据帧中每个元素与前一个数据帧中相应元素之间的百分比变化。

1. 打印结果：

print(percentage_change)

这将打印出每个数据帧的百分比变化。

以上代码示例中，我们使用了pandas库来处理数据帧。首先，我们创建了三个数据帧df1、df2和df3。然后，我们使用concat函数将它们合并为一个数据帧merged_df，并使用keys参数为每个数据帧指定一个标签。最后，我们使用pct_change函数计算merged_df中每个元素与前一个数据帧中相应元素之间的百分比变化，并将结果存储在percentage_change变量中。最后，我们打印出结果。

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