将 Pandas 系列与同系列分开移动一位答案

【问题标题】：Dividing a Pandas series with the same series shifted one place将 Pandas 系列与同系列分开移动一位
【发布时间】：2016-10-08 17:18:48
【问题描述】：

我有一个熊猫系列，一个时间和一个价值。我想计算每个值之间的变化。像这样：当前值/先前值。

当我运行这段代码时：

print now.head(n=3)
print before.head(n=3)
delta = now.divide(before)
print delta.iloc[1]
print now.iloc[1] / before.iloc[1]

我得到这个结果：

DateTime
2014-01-08 09:27:00    623.53836
2014-01-08 09:28:00    623.54066
2014-01-08 09:32:00    623.53846
Name: close, dtype: float64
DateTime
2014-01-08 09:26:00    624.01000
2014-01-08 09:27:00    623.53836
2014-01-08 09:28:00    623.54066
Name: close, dtype: float64
1.0
1.00000368863

由于最后两个数字不同，我错过了什么？

现在和之前的系列是同一个系列，只是移动了一个位置。

更新：问题是pandas在分割时匹配的索引。幸运的是，pandas 有一个名为 .pct_change() 的内置函数，它完全符合我的要求。感谢 Steven G. 向我展示了这一点。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

问题是当你做delta = now.divide(before)它会匹配索引。所以 delta.iloc[1] 将是623.53836 / 623.53836 代表2014-01-08 09:27:00 索引上的划分

当你使用整数位置 now.iloc[1] / before.iloc[1] 它不关心索引，所以它关心 623.54066 / 623.53836

记住.iloc[1] 是第二行，.iloc[0] 是第一行

【讨论】：

我认为他的问题是为什么“delta.iloc[1]”和“now.iloc[1] / before.iloc[1]”不同
这两个都返回一堆 1.0。
格式没有区别。最后两个结果还是一样的：1.0 vs 1.00000368863
这就解释了。现在我只需要弄清楚如何阻止它匹配索引。
@Nis 你想达到什么目的？百分比变化？

【解决方案2】：

你可以除以值：

now['delta'] = now.values / before.values

这当然会为您现在的数据框添加一个新列。

或者，如果您想在自己的数据框中使用它，您可以编写：

delta = now.copy()
delta['delta'] = now.close.values / before.close.values
delta.drop('close', 1, inplace=True)

【讨论】：