Pandas百分比更改为n值之前

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助开发人员进行数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等任务。

在Pandas中，可以使用pct_change()函数将数据中的百分比更改为n值之前的原始值。该函数计算每个元素与其前一个元素之间的百分比变化，并返回一个新的Series或DataFrame对象。

使用pct_change()函数时，可以通过传递一个整数参数来指定要计算百分比变化的时间间隔。例如，如果传递参数n=1，则计算每个元素与其前一个元素之间的百分比变化；如果传递参数n=2，则计算每个元素与其前两个元素之间的百分比变化。

以下是一个示例代码，演示如何使用pct_change()函数将百分比更改为n值之前的原始值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
        'B': [5, 10, 15, 20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将百分比更改为n值之前的原始值
df_original = df.pct_change(periods=1)  # 计算每个元素与其前一个元素之间的百分比变化
df_original = df_original.fillna(0)  # 将NaN值填充为0，表示第一个元素的百分比变化为0

print(df_original)

输出结果为：

     A    B
0  0.0  0.0
1  1.0  1.0
2  0.5  0.5
3  0.333333  0.333333
4  0.25  0.25

在这个示例中，我们创建了一个包含两列数据的DataFrame对象。然后，使用pct_change()函数计算了每个元素与其前一个元素之间的百分比变化，并将结果存储在一个新的DataFrame对象df_original中。最后，我们将NaN值填充为0，表示第一个元素的百分比变化为0。

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