Python pct_更改方法在数据帧中不起作用

使用以下代码，我试图检查数值列的百分比变化：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data.txt')
df.pct_change(1)

data.txt：

,AAPL,MSFT,^GSPC
2000-01-03,3.625643,39.33463,1455.219971
2000-01-04,3.319964,38.0059,1399.420044
2000-01-05,3.3685480000000005,38.406628000000005,1402.109985
2000-01-06,3.077039,37.12008,1403.449951

但上面的代码返回错误：

/opt/conda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/ops.py in na_op(x, y)
   1187                 if np.prod(xrav.shape) and np.prod(yrav.shape):
   1188                     with np.errstate(all='ignore'):
-> 1189                         result[mask] = op(xrav, yrav)
   1190             elif hasattr(x, 'size'):
   1191                 result = np.empty(x.size, dtype=x.dtype)

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'

---

如何利用pct_变更方法？删除非数字列（在本例中为日期列）重新运行pct_change，然后重新组合数据列？

日期的第一列是字符串

df.pct_change（1）

在尝试对这些字符串执行除法时引发

TypeError

避免错误的一种方法是在解析CSV时将日期作为索引：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data.txt', index_col=[0])
print(df.pct_change(1))

屈服

                AAPL      MSFT     ^GSPC
2000-01-03       NaN       NaN       NaN
2000-01-04 -0.084310 -0.033780 -0.038345
2000-01-05  0.014634  0.010544  0.001922
2000-01-06 -0.086538 -0.033498  0.000956

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您可能还希望将日期字符串解析为日期：

df = pd.read_csv('./data.txt', index_col=[0], parse_dates=[0])

然后索引将是

DatetimeIndex

，而不是普通的

索引（字符串）。
这将允许您对索引执行日期时间算法，以及
 你知道我正积极地想把你列入熊猫名单。。。如果你不停地提供答案，我该怎么做？我不得不投票了。看，我看到你很快就出来了。我在leader board上的日子看起来已经屈指可数了：）@unutbu所以索引列被忽略pct_change method这就是为什么不会抛出错误的原因？
DataFrame。pct_change
计算数据框所有列的百分比变化。该指数保持不变。