pct_change() 的第一个值是否可能无法得到 NaN？

我的数据帧是：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [20, 30, 2, 5, 10]
    }
)

预期输出是 pct_change() 的 a ：

    a  pct_change
0  20  -50.000000
1  30   50.000000
2   2  -93.333333
3   5  150.000000
4  10  100.000000

我想将 df.a.iloc[0] 与40进行比较 pct_change 的第一个值。如果我使用 df['pct_change'] = df.a.pct_change().mul(100) ，第一个值是 NaN

我的尝试：

def percent(a, b):
    result = ((a - b) / b) * 100
    return result.round(2)

df.loc[df.index[0], 'pct_change'] = percent(df.a.iloc[0], 40)

我有更好/更有效的方法吗？

当然！以下是如何在 pct_change() 中处理第一个值的不同方法：

1. 设置自定义基准

无需单独计算第一个百分比变化，可以将第一个值与所需的基准（在本例中为 40）一起包含在 DataFrame 中，然后应用 pct_change() ：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [20, 30, 2, 5, 10]})

# 在开头插入基准值
df.loc[-1] = [40]  
df = df.sort_index().reset_index(drop=True)

# 现在计算 pct_change()
df['pct_change'] = df['a'].pct_change().mul(100)

print(df)

输出：

    a  pct_change
0  40         NaN
1  20  -50.000000
2  30   50.000000
3   2  -93.333333
4   5  150.000000
5  10  100.000000

2. 使用 fillna() 替换 NaN

在计算 pct_change() 之后，可以使用的自定义函数计算的第一个值替换 NaN 值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [20, 30, 2, 5, 10]})

df['pct_change'] = df['a'].pct_change().mul(100)

def percent(a, b):
    result = ((a - b) / b) * 100
    return result.round(2)

df['pct_change'] = df['pct_change'].fillna(percent(df['a'].iloc[0], 40))

print(df)

输出：

    a  pct_change
0  20  -50.00
1  30   50.00
2   2  -93.33
3   5  150.00
4  10  100.00

哪个方法更好？

• 方法 1（设置自定义基准）： 如果始终需要相对于固定基准的百分比变化，则此方法更直接、更有效。
• 方法 2（使用 fillna() ）： 如果需要在计算 pct_change() 后灵活处理第一个值或对第一个值应用不同的逻辑，则此方法更灵活。

希望有帮助！如果有任何其他问题，请告诉我。