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python增量监控日志文件 python中change的用法?

浏览量:2070 时间:2023-04-28 14:35:52 作者:采采

python中change的用法?

当前元素与以往元素之间的百分比变化。

默认情况下,算出与前一行的百分比变化。这在都很元素时间序列中的变化百分比时很有用。

参数:

periods:int,默认为1自然形成百分比变化所需的时间。

fill_method:str,默认为‘pad在计算百分比变化之前怎么处理资产净值。

limit:int,设置为为None停止下来前要再填充的后NA数。

freq:DateOffset,timedelta,或str,可选参数从时间序列API开始使用的增量(的或‘M或BDay())。

**kwargs:其他关键字参数传达到的或。

返回值:

chg:Series或DataFrame与内部函数对象的类型不同。

例子:

Series

s([90,91,85])

s

090

191

285

dtype:int64

s.pct_change()

0NaN

10.011111

2-0.065934

dtype:float64

s.pct_change(periods2)

0NaN

1NaN

2-0.055556

dtype:float64

看见了Series中的百分比变化,其中用还有一个最有效仔细的观察值填充到下一个最有效仔细值来填充NA。

s([90,91,None,85])

s

090.0

191.0

2NaN

385.0

dtype:float64

s.pct_change(fill_methodffill)

0NaN

10.011111

20.000000

3-0.065934

dtype:float64

DataFrame

从1980-01-01到1980-03-01的法郎,德国马克和意大利里拉的百分比变化。

df({

[4.0405,4.0963,4.3149],

[1.7246,1.7482,1.8519],

[804.74,810.01,860.13]},

[1980-01-01,1980-02-01,1980-03-01])

df

FRGRIT

1980-01-014.04051.7246804.74

1980-02-014.09631.7482810.01

1980-03-014.31491.8519860.13

df.pct_change()

FRGRIT

1980-01-01NaNNaNNaN

1980-02-010.0138100.0136840.006549

1980-03-010.0533650.0593180.061876

GOOG和APPL库存量变化的百分比。会显示换算列之间的百分比变化。

df({

...2016:[1769950,30586265],

...2015:[1500923,40912316],

...2014:[1371819,41403351]},

[GOOG,APPL])

df

201620152014

GOOG176995015009231371819

APPL305862654091231641403351

df.pct_change(axiscolumns)

201620152014

GOOGNaN-0.151997-0.086016

APPLNaN0.3376040.012002

ios有哪些好用的编译器?

ios上好用的编译器我都觉得有

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AppCode是全新的Objective-C的IDE集成开发环境,旨在增进帮助开发者变更土地性质Mac OS X和iOS系统的查找应用程序。

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我其实iOS上的这些编译器大概率达不了都正常水准,因为苹果公司替系统安全加了诸般限制。如果有买云服务器,也可以自己局域网有搭Linux服务器环境,可以在iPad上使用Termius这样的SSH远程连接工具,先连接到到服务器,再全局函数服务器上的编译器。但这样做依然实在不方便怎么学习,学习编程建议应该在PC/Mac上。

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