Python 计算数据帧中与基线值相比的百分比变化

我有一个熊猫数据帧，我想计算与开始值相比的百分比差异。有没有办法使用pct_更改来完成此任务

e、 g

我的数据

 date         close
2020-05-08    100
2020-05-11    102
2020-05-12    108

我希望变化看起来像

 date         close  change (%)
2020-05-08    100     0
2020-05-11    102     2
2020-05-12    108     8

---

是的，这可以使用pct_更改来完成

如果不关心方向+/-，则也可以取绝对值：

df['change'] = (df['close'].pct_change().fillna(0).add(1).cumprod().sub(1).abs())*100

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是的，这可以使用pct_更改来完成

如果不关心方向+/-，则也可以取绝对值：

df['change'] = (df['close'].pct_change().fillna(0).add(1).cumprod().sub(1).abs())*100

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编辑：正如大卫所建议的，有比这更好的解决方案。我会留下答案，让你们知道什么是不该做的

您始终可以使用额外的列来提供帮助。这相当容易：

start_value = 100 #or access through the index

df['beginning'] = start_value
df['change (%)'] = 100 * (df.close/df.beginning - 1)
df

输出：

    date    close   beginning   change (%)
0   2020-05-08  100     100     0.0
1   2020-05-11  102     100     2.0
2   2020-05-12  108     100     8.0

         date  close  change
0  2020-05-08    100     0.0
1  2020-05-11    102     2.0
2  2020-05-12    108     8.0

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编辑：正如大卫所建议的，有比这更好的解决方案。我会留下答案，让你们知道什么是不该做的

您始终可以使用额外的列来提供帮助。这相当容易：

start_value = 100 #or access through the index

df['beginning'] = start_value
df['change (%)'] = 100 * (df.close/df.beginning - 1)
df

输出：

    date    close   beginning   change (%)
0   2020-05-08  100     100     0.0
1   2020-05-11  102     100     2.0
2   2020-05-12  108     100     8.0

         date  close  change
0  2020-05-08    100     0.0
1  2020-05-11    102     2.0
2  2020-05-12    108     8.0

你能行

df['change'] = df['close'].div(df['close'].iloc[0]).sub(1).mul(100)

或

输出：

    date    close   beginning   change (%)
0   2020-05-08  100     100     0.0
1   2020-05-11  102     100     2.0
2   2020-05-12  108     100     8.0

         date  close  change
0  2020-05-08    100     0.0
1  2020-05-11    102     2.0
2  2020-05-12    108     8.0

你能行

df['change'] = df['close'].div(df['close'].iloc[0]).sub(1).mul(100)

或

输出：

    date    close   beginning   change (%)
0   2020-05-08  100     100     0.0
1   2020-05-11  102     100     2.0
2   2020-05-12  108     100     8.0

         date  close  change
0  2020-05-08    100     0.0
1  2020-05-11    102     2.0
2  2020-05-12    108     8.0

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可爱的解决方案！可爱的解决方案！第二个看起来是一个更好、更简洁的解决方案+1.第二个正是我要找的，谢谢你的帮助！第二个看起来是一个更好、更简洁的解决方案+1.第二个正是我要找的，谢谢你的帮助！实际上，我认为使用一个额外的列会使它更清晰，尤其是当你开始遇到更复杂的问题时，例如，将多行与单个基线进行比较，同时仍然控制许多其他列。我认为，使用一个额外的列会使它更清晰，尤其是当您开始遇到更复杂的问题时，例如，将多行与单个基线进行比较，同时仍控制许多其他列