Python df循环和应用'；pct#U变更'；函数到特定行--AttributeError:'；浮动'；对象没有属性'；pct#U变更'；

这是我的第一个问题，我对编码（3mo）还不熟悉。如果我不能很好地解释我自己，请直截了当

我正在处理一个大型的股票期权df，希望遍历每一行，并将'pct_change（）'函数应用于'optionalas'==前一行'optionalas'的行。我已经做了一个单独的列标记为“匹配”，以确定这是真的

index, optionalias, quotedate, last, match, percent_change
0   SPY200103P00260000  2020-01-03  0.01    False   0
1   SPY200103P00265000  2020-01-02  0.01    False   0
2   SPY200103P00265000  2020-01-03  0.01    True    0
3   SPY200103P00270000  2020-01-02  0.01    False   0
4   SPY200103P00272500  2020-01-02  0.01    False   0
5   SPY200103P00272500  2020-01-03  0.01    True    0
6   SPY200103P00275000  2020-01-02  0.01    False   0

put\u选项\u df\u图像：

“pct_change（）”函数将针对每个唯一的“optionaas”而不是整个数据集进行计算

我试图创建一个for循环，将'pct_change（）'函数应用于'match'列==True的行，但我收到以下错误，即使列'last'是float64数据类型

for i, row in puts_grouped.iterrows():
    return_val = 0
    if row['match'] == True:
        return_val = row['last'].pct_change() * 100
    row.set_value(i,'percent_change', return_val)

AttributeError:“float”对象没有属性“pct\u change” 属性错误图像：

我尝试过的备选方案：

• 我没有创建for循环，而是尝试使用groupby（）.pct_change（），但它产生了一个奇怪的输出

Groupby.Pct\u变化：

• 一个不同的for循环要么卡住，要么永远运行

• 然而，另一个没有成功的for循环：

对于我尝试过的任何方法，如果有任何指导，我将不胜感激。谢谢大家。

pct_change（）函数适用于数据帧，但您将其应用于浮点对象。 您可以做的可能是创建另一个数据帧，其中所有行都是match=True by

puts_grouped1 = puts_grouped[(puts_grouped['match'] == True)]

然后将pct_change（）应用于该组1

puts_grouped1['last'].pct_change()

---

请记住，pct_change（）计算当前元素和先前元素的百分比变化，因此您将获得的第一个输出将始终为NaN

如果您的日期按升序排序，则您不需要组内的日期列：

df_historical_put.groupby（“optionalas”）['last']。pct_change（）

应该可以工作

for i in puts_grouped['match']:
    
    put_option_returns = []
    
    if i == True:
        returns = puts_grouped['last'].pct_change() * 100
        put_option_returns.append(returns)
    else:
        returns = 0
        put_option_returns.append(returns)

puts_grouped1 = puts_grouped[(puts_grouped['match'] == True)]

puts_grouped1['last'].pct_change()