pandas 中的pct_change的用法

(1)df.pct_change()
DataFrame.pct_change(periods=1, fill_method=‘pad’, limit=None, freq=None, **kwargs)
表示当前元素与先前元素的相差百分比，当然指定periods=n,表示当前元素与先前n 个元素的相差百分比。
参考文档
例子：

df = pd.DataFrame({
   'FR': [4.0405, 4.0963, 4.3149],
    'GR': [1.7246, 1.7482, 1.8519],
     'IT': [804.74, 810.01, 860.13]},
     index=['1980-01-01', '1980-02-01', '1980-03-01'])
print(df)
print(df.pct_change())
print(df.pct_change(axis='columns'))#可以指定按照行还是列进行计算的

结果如下：

                FR      GR      IT
1980-01-01  4.0405  1.7246  804.74
1980-02-01  4.0963  1.7482  810.01
1980-03-01  4.3149  1.8519  860.13
                  FR        GR        IT
1980-01-01       NaN       NaN       NaN
1980-02-01  0.013810  0.013684  0.006549
1980-03-01  0.053365  0.059318  0.061876
            FR        GR          IT
1980-01-01 NaN -0.573172  465.624145
1980-02-01 NaN -0.573225  462.339435
1980-03-01 NaN -0.570813  463.458124

再举一个列子就是：

s = pd.Series([90, 91, 85])
s.pct_change(periods=2)#表示当前元素与先前两个元素百分比

结果：

0         NaN
1         NaN
2   -0.055556
dtype: float64

也就是（85-90）/90=-0.055556
在pandas 中的series 以及dataframe的pct_change的用法是基本相同的可以参照官方文档查看详细内容。
再看看它们的用法把。参考
Series.diff
DataFrame.diff
Series.shift
DataFrame.shift