python – pandas将列除以滞后值

概述我正在尝试将Pandas DataFrame列除以滞后值,在此示例中为1. 创建数据框.这个例子只有1列,即使我的真实数据有几十列 dTest = pd.DataFrame(data={'Open': [0.99355, 0.99398, 0.99534, 0.99419]}) 当我尝试这个矢量分区时(我是来自R的Python新手)： dTest.ix[range(1,4),'Open'] / d 我正在尝试将Pandas DataFrame列除以滞后值,在此示例中为1.

创建数据框.这个例子只有1列,即使我的真实数据有几十列

dTest = pd.DataFrame(data={'Open': [0.99355,0.99398,0.99534,0.99419]})

当我尝试这个矢量分区时(我是来自R的Python新手)：

dTest.ix[range(1,4),'Open'] / dTest.ix[range(0,3),'Open']

我得到这个输出：

NaN 1 1 NaN

但我期待：

1.0004327915052085
1.0013682367854484
0.9988446159101413

很明显,我对数据结构并不了解.我期待3个值,但它输出4.我缺少什么？

解决方法 您尝试失败的原因是索引的切片范围仅在中间2行重叠.你应该使用shift来移动行来实现你想要的：

In [166]:dTest['Open'] / dTest['Open'].shift()Out[166]:0         NaN1    1.0004332    1.0013683    0.998845name: Open,dtype: float64

你也可以使用div：

In [159]:dTest['Open'].div(dTest['Open'].shift(),axis=0)Out[159]:0         NaN1    1.0004332    1.0013683    0.998845name: Open,dtype: float64

您可以看到切片时索引是不同的,所以当使用/只有公共索引受到影响时：

In [164]:dTest.ix[range(0,'Open']Out[164]:0    0.993551    0.993982    0.99534name: Open,dtype: float64In [165]:dTest.ix[range(1,'Open']Out[165]:1    0.993982    0.995343    0.99419name: Open,dtype: float64

这里：

In [168]: dTest.ix[range(0,'Open'].index.intersection(dTest.ix[range(1,'Open'].indexOut[168]:Int64Index([1,2],dtype='int64')

总结

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