python - 如何在 Python 中找到日期时间值的百分比增加/减少?
问题描述
我附上了一张我在 Jupyter 中打印 df 时如何格式化数据的照片,请检查以供参考。将 DATE 列设置为索引,检查索引的数据类型,并将索引转换为日期时间索引。
import pandas as pd
df = pd.read_csv ('UMTMVS.csv',index_col='DATE',parse_dates=True)
df.index = pd.to_datetime(df.index)
我需要打印从月/年到月/年的价值增加百分比以及从月/年到月/年的价值减少百分比。
解决方案
第一个更正与如何读取 DataFrame 有关。
传递parse_dates您应该定义要解析为日期的列列表。所以这条指令应该改为:
df = pd.read_csv('UMTMVS.csv', index_col='DATE', parse_dates=['DATE'])
然后不需要第二条指令。
要查找UMTMVS列中的百分比变化,请使用df.UMTMVS.pct_change()
:对于您的数据,结果是:
DATE
1992-01-01 NaN
1992-02-01 0.110968
1992-03-01 0.073036
1992-04-01 -0.040080
1992-05-01 0.014875
1992-06-01 -0.330455
1992-07-01 0.368293
1992-08-01 0.078386
1992-09-01 0.082884
1992-10-01 -0.030528
1992-11-01 -0.027791
Name: UMTMVS, dtype: float64
也许你应该将它乘以100,以获得真实的百分比。
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