Pandas groupby.pct_change()仅返回0和nan

Pandas是Python中一个强大的数据分析库，可以对数据进行处理、清洗、分析和可视化。groupby.pct_change()是Pandas库中的一个函数，用于计算一列数据的百分比变化。

具体来说，groupby.pct_change()函数将数据按照指定的条件进行分组，并计算每个分组中某一列数据的百分比变化。该函数返回一个新的列，其中包含了百分比变化的结果。

这个函数的使用可以通过以下步骤进行：

1. 导入Pandas库：在使用Pandas库之前，需要先导入它。可以使用以下代码来导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 加载数据：将数据加载到Pandas的数据结构中，比如DataFrame。可以使用Pandas的read_csv()函数加载CSV文件，或者使用其他类似的函数加载其他类型的数据。

data = pd.read_csv("data.csv")  # 根据实际情况修改文件路径和名称

1. 使用groupby.pct_change()函数：根据需要的分组条件，调用groupby()函数对数据进行分组，并使用pct_change()函数计算百分比变化。可以按照以下方式调用该函数：

result = data.groupby('group_column')['target_column'].pct_change()

其中，'group_column'是用于分组的列名，'target_column'是要计算百分比变化的列名。

1. 查看结果：可以通过打印结果或者其他操作来查看计算得到的百分比变化。

print(result)

上述步骤中的"data.csv"文件路径和名称需要根据实际情况进行修改。

Pandas库提供了丰富的数据处理和分析功能，groupby.pct_change()函数的应用场景包括金融数据分析、股票数据分析等需要计算百分比变化的场景。

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