列值的pct_change

Question

使用Pandas文档

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.13.1/generated/pandas.DataFrame.pct_change.html

我正在尝试创建这个函数来计算百分比变化。我将两个参数传递给它。

 def PCT(df,n):
        d = df['Close'].pct_change(n)

即使以不同的方式重写相同的代码，仍然会出现相同的错误。

 P = pd.Series(df['Close'].pct_change(n), name = 'PCT_' + str(n))

1. 数据框架
2. 我想要变化百分比的窗口

它抛出错误

  File "D:\Python Scripts\TA_Liabrary.py", line 15, in PCT
    d = df['Close'].pct_change(n)
TypeError: 'NoneType' object has no attribute '__getitem__'

请问有人能帮我吗？

样本数据

Index   open    high    low close   volume  adj.
1/01/2014   54.97   54.97   54.97   54.97   0   49.31993
2/01/2014   55.1    55.95   54.86   55.08   216100  49.41862
3/01/2014   54.5    55  54.16   55  392600  49.34685
6/01/2014   54.82   55.47   54.62   55.14   344500  49.47245
7/01/2014   55.06   55.17   54.27   54.35   677400  48.76365
8/01/2014   54.64   54.88   53.87   54.38   587500  48.79057
9/01/2014   54.57   54.8    54.05   54.48   466800  48.88029

- nnnnmmm

Answer 1

将 单个/多个 列应用于数据框中的 pct_change 函数，可以按以下方式完成

df = pd.DataFrame({
    'open': [54.97,55.1,54.5,54.82],
    'high': [54.97,55.95,55,55.47],
    'low': [54.97,54.86,54.16,54.62],
    'close': [54.97,53.08,55,55.14]},
    index=['2014-01-01', '2014-02-01', '2014-03-01','2014-04-01'])

            open    high    low     close
2014-01-01  54.97   54.97   54.97   54.97
2014-02-01  55.10   55.95   54.86   53.08
2014-03-01  54.50   55.00   54.16   55.00
2014-04-01  54.82   55.47   54.62   55.14

对单个列（close）应用 pct_change 函数。

df.close = df.close.pct_change(periods = 1)

            open    high    low     close
2014-01-01  54.97   54.97   54.97   NaN
2014-02-01  55.10   55.95   54.86   -0.034382
2014-03-01  54.50   55.00   54.16   0.036172
2014-04-01  54.82   55.47   54.62   0.002545

如下所示，应用于多列

# apply pct_change to 'open' and 'close'
df[['open','close']] = df[['open','close']].pct_change(periods = 1)

            open        high    low     close
2014-01-01  NaN         54.97   54.97   NaN
2014-02-01  0.002365    55.95   54.86   -0.034382
2014-03-01  -0.010889   55.00   54.16   0.036172
2014-04-01  0.005872    55.47   54.62   0.002545

- Shijith

Answer 2

为什么不能像文档中那样直接使用该函数？

a = [10,12,13]
b = [12,11,14]
d = {'open': a, 'close': b}

df = DataFrame(data=d)
print(df)

  close  open
0     12    10
1     11    12
2     14    13

print(df.pct_change(1))

使用函数的话，代码如下:

def PCT(dataf,n):
        return dataf.pct_change(n)

print(PCT(df, 1))

两者都会返回：

      close      open
0       NaN       NaN
1 -0.083333  0.200000
2  0.272727  0.083333

当你使用样本数据 PCT(df['close'], 1) 时，会返回以下结果:

Index         close
2014-01-01         NaN
2014-02-01    0.002001
2014-03-01   -0.001452
2014-06-01    0.002545
2014-07-01   -0.014327
2014-08-01    0.000552
2014-09-01    0.001839

- Deusdeorum

---

我的答案示例直接可用。如果您包含您的数据，那将更容易。 - Deusdeorum

将其包含在您的问题中，而不是我的答案中。 - Deusdeorum

我有大量的数据。你能否将一个值的close_value设为0并测试一下呢？我认为这可能是问题所在。 - nnnnmmm

仍然适用于您的数据，基本上只是新数字。您是否正确导入了数据框？请问 print type(df) 的输出是什么？ - Deusdeorum

是的，我正在使用Python 2.7版本，我的数据量很大。您能否将一个值的close_value设置为0并进行测试？我认为这可能是问题所在。 - nnnnmmm