Python：如何使pct_change（）从单个数字而不是以前的数字计算变化？

我有以下数据：

20.4417
20.5679
20.0826
20.9950
20.0244
19.1702
19.3546
19.1702
19.7138
19.3546

我想计算出第一个值

20.4417

和其后的每个值之间的百分比变化。pandas

pct\u change（）

函数返回相邻值的变化，当我尝试将序列的第一个值放入

pct\u change（）

时，我认为它将该值作为周期，并给出我的

nan

。有人知道如何让它接受一个参数，并在该参数和序列的每个元素之间进行百分比变化吗？这是我的密码：

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s2=s1.pct_变化（s1[0]）

我想到的第一件事就是添加另一列，然后对轴=1进行百分比变化

import pandas as pd
f = pd.DataFrame(
    [20.4417,
    20.5679,
    20.0826,
    20.9950,
    20.0244,
    19.1702,
    19.3546,
    19.1702,
    19.7138,
    19.3546])

f['added_col'] = [f[0][0] for i in range(len(f))] # Create column where each element is the first item in the first column
f = f[f.columns[::-1]] # flip our columns so we compare in the right order
print f.pct_change(axis=1)[0]

哪些产出：

0    0.000000
1    0.006174
2   -0.017567
3    0.027067
4   -0.020414
5   -0.062201
6   -0.053181
7   -0.062201
8   -0.035609
9   -0.053181
Name: 0, dtype: float64

解决方案

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这样就可以了

只写一行数学公式有什么错？

s2 = s1 / s1[0] - 1