计算pandas数据帧行之间的百分比差异

可以使用pandas库中的pct_change()函数。该函数可以计算每一行与前一行之间的百分比差异。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，例如df，包含需要计算百分比差异的数据。
3. 使用pct_change()函数计算百分比差异：df_pct_change = df.pct_change()
4. 如果需要将百分比差异转换为百分比形式，可以使用multiply()函数将结果乘以100：df_pct_change = df_pct_change.multiply(100)
5. 如果需要保留小数点后几位，可以使用round()函数进行四舍五入：df_pct_change = df_pct_change.round(2)

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
        'B': [15, 25, 35, 45, 55],
        'C': [20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算百分比差异
df_pct_change = df.pct_change().multiply(100).round(2)

# 打印结果
print(df_pct_change)

输出结果如下：

       A      B      C
0    NaN    NaN    NaN
1  100.0   66.67  50.0
2   50.0   40.0   33.33
3   33.33  28.57  25.0
4   25.0   22.22  20.0

在这个示例中，df_pct_change是一个新的DataFrame对象，包含了每一行与前一行之间的百分比差异。NaN表示第一行没有前一行与之比较的数据。

这个方法可以用于分析时间序列数据的增长率、股票价格的涨跌幅等场景。

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