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g = pd.DataFrame([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.],[7.,8.],[9.,10.]],columns = ['col1','col2'], dtype=float)
此行代码生成如下的dataframe格式的数据：

   col1  col2
0     1     2
1     3     4
2     5     6
3     7     8
4     9    10



g['return'] =( (g.col1[1:] - g.col1[:])/g.col1[:-1]).astype(float)
在原先的数据表中，增加一列 return

   col1  col2  return
0     1     2     NaN
1     3     4       0
2     5     6       0
3     7     8       0
4     9    10     NaN


问题1：如何设置return列，使其显示小数呢？
问题2：为什么最右下角是NaN，这个值应该是等于 (g.col1[4] - g.col1[3])/g.col1[3]   == 0.28571  啊？

请大神给予解答，谢谢

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关键词：Dataframe pandas panda Frame Data return 数据表 如何

(g.col1 - g.col1.shift(1)) / g.col1.shift(1)

钱小二 发表于 2016-2-6 06:11
(g.col1 - g.col1.shift(1)) / g.col1.shift(1)

恩，成功了，多谢指点

只是觉得为什么用我的
g['return'] =( (g.col1[1:] - g.col1[:])/g.col1[:-1]).astype(float)
就会出现问题了

ujmko 发表于 2016-2-8 13:16
恩，成功了，多谢指点

只是觉得为什么用我的

因为你引用g.col[1:]的时候index没有变化，1,2,3,4对应的还是1,3,5,7。只是少了row 0 而已
这样你用g.col[1:] - g.col[:]的时候，相减的并不是你想象的, pandas会找相同的index做运算。所以1,2,3,4位置对应的值都一样，减完就是0。row 0位置没有可以减的，就是NaN。所以最后你得到Nan, 0,0,0,0. 使用shift可以把value沿着index往下Shift。

钱小二 发表于 2016-2-10 08:33
因为你引用g.col[1:]的时候index没有变化，1,2,3,4对应的还是1,3,5,7。只是少了row 0 而已
这样你用g.co ...

了解了，非常感学，新年快乐！