Pandas pct_change()使用时间序列并保留ids

Pandas是一个Python数据分析库，pct_change()是其提供的一个函数，用于计算时间序列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化。

具体而言，pct_change()函数会计算序列中每个元素与其前一个元素之间的差异，并将差异值除以前一个元素的值，得到百分比变化值。这个函数的返回值是一个新的Series或DataFrame，其中包含了每个元素的百分比变化。

使用pct_change()函数时，可以通过参数设置计算百分比变化的方式，例如计算相对变化或对数变化等。该函数还可以接受其他参数，例如设置计算的时间间隔或轴方向。

在时间序列分析中，使用pct_change()函数可以帮助我们观察数据的增长或减少趋势，从而进行进一步的数据分析和预测。在金融领域，该函数常用于计算股票或指数的收益率。

以下是腾讯云提供的一些与数据分析相关的产品和服务：

1. 腾讯云数据万象（数据处理和分析平台）：https://cloud.tencent.com/product/ci
2. 腾讯云开放数据中台（数据管理和应用平台）：https://cloud.tencent.com/product/odt
3. 腾讯云数据库（云数据库服务）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
4. 腾讯云云原生数据库 TDSQL（全球弹性MySQL数据库服务）：https://cloud.tencent.com/product/dtsql
5. 腾讯云数据湖服务（海量数据存储与分析服务）：https://cloud.tencent.com/product/datalake

这些腾讯云的产品可以帮助用户在云环境中进行数据分析和处理，并提供安全可靠的存储和计算资源。