首页 > 解决方案 > 如何计算熊猫股票开盘价的百分比变化

问题描述

我有以下数据框。

  Date       Open        Close  
2016-06-01  17670.85    17423.45
2016-06-02  17405.15    17567.80
2016-06-03  17657.20    17680.80
2016-06-06  17710.45    17671.40
2016-06-07  17796.55    17948.15
... ... ...
2020-05-11  19610.45    18950.50
2020-05-12  18751.40    18862.85
2020-05-13  20017.75    19634.95
2020-05-14  19197.70    19068.50
2020-05-15  19098.80    18833.95

我需要计算前一收盘价的开盘价变化百分比。

我尝试使用pct_changepandas 的功能,但百分比计算不正确。

这就是我试图计算的方式:

historical_data['change'] = historical_data[['Open','Close']].pct_change(axis=1)['Close'] 并且输出数据低于其中百分比变化不正确。

 Date        Open     Close    change                                
2016-06-01  17670.85  17423.45 -0.014000
2016-06-02  17405.15  17567.80  0.009345
2016-06-03  17657.20  17680.80  0.001337
2016-06-06  17710.45  17671.40 -0.002205
2016-06-07  17796.55  17948.15  0.008519
...              ...       ...       ...
2020-05-11  19610.45  18950.50 -0.033653
2020-05-12  18751.40  18862.85  0.005944
2020-05-13  20017.75  19634.95 -0.019123
2020-05-14  19197.70  19068.50 -0.006730
2020-05-15  19098.80  18833.95 -0.013867

知道我在这里做错了什么吗?

标签: pythonpandasdataframe

解决方案


是的。这是您想要的 PREVIOUS close,所以

historicalData["prevClose"] = df.Close.shift(1)
historical_data['change'] = historical_data[['Open','prevClose']].pct_change(axis=1)['Close']

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