Pandalarda yüzde değişim nasıl hesaplanır

Pandalarda değerler arasındaki yüzde değişimi hesaplamak için pct_change() fonksiyonunu kullanabilirsiniz:

 #calculate percent change between values in pandas Series
s. pct_change ()

#calculate percent change between rows in pandas DataFrame
df[' column_name ']. pct_change ()

Aşağıdaki örnekler bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Pandalar serisindeki yüzde değişim

Aşağıdaki kod, bir panda serisindeki değerler arasındaki yüzde değişimin nasıl hesaplanacağını gösterir:

 import pandas as pd

#create pandas Series
s = pd. Series ([6, 14, 12, 18, 19])

#calculate percent change between consecutive values
s. pct_change () 

0 NaN
1 1.333333
2 -0.142857
3 0.500000
4 0.055556
dtype:float64

Bu değerlerin nasıl hesaplandığı aşağıda açıklanmıştır:

• Dizin 1: (14 – 6) / 6 = 1,333333
• Dizin 2: (12 – 14) / 14 = -.142857
• İndeks 3: (18 – 12) / 12 = 0,5
• Dizin 4: (19 – 18) / 18 = 0,055556

Farklı aralıklarla değerler arasındaki yüzde değişimi hesaplamak için dönem bağımsız değişkenini de kullanabileceğinizi unutmayın:

 import pandas as pd

#create pandas Series
s = pd. Series ([6, 14, 12, 18, 19])

#calculate percent change between values 2 positions apart
s. pct_change (periods= 2 ) 

0 NaN
1 NaN
2 1.000000
3 0.285714
4 0.583333
dtype:float64

Bu değerlerin nasıl hesaplandığı aşağıda açıklanmıştır:

• Dizin 2: (12 – 6) / 6 = 1,000000
• Dizin 3: (18 – 14) / 14 = 0,285714
• Dizin 4: (19 – 12) / 12 = 0,583333

Örnek 2: Pandalar DataFrame’deki yüzde değişim

Aşağıdaki kod, bir pandas DataFrame’de ardışık satırlar arasındaki yüzde değişimin nasıl hesaplanacağını gösterir:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' period ': [1, 2, 3, 4, 5],
                   ' sales ': [6, 7, 7, 9, 12]}) 

#view DataFrame
df

        period sales
0 1 6
1 2 7
2 3 7
3 4 9
4 5 12

#calculate percent change between consecutive values in 'sales' column
df[' sales_pct_change '] = df[' sales ']. pct_change ()

#view updated DataFrame
df

	period sales sales_pct_change
0 1 6 NaN
1 2 7 0.166667
2 3 7 0.000000
3 4 9 0.285714
4 5 12 0.333333

Bu değerlerin nasıl hesaplandığı aşağıda açıklanmıştır:

• Dizin 1: (7 – 6) / 6 = 0,166667
• Dizin 2: (7 – 7) / 7 = 0,000000
• Dizin 3: (9 – 7) / 7 = 0,285714
• Dizin 4: (12 – 9) / 9 = 0,333333

pct_change() fonksiyonunun tam belgelerini burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Pandalar’daki sütunların ortalaması nasıl hesaplanır?
Pandalarda medyan nasıl hesaplanır
Pandalarda Hareketli Ortalama Nasıl Hesaplanır?
Pandalarda kayan korelasyon nasıl hesaplanır