python中change的用法？當(dāng)前元素與原本元素之間的百分比變化。默認(rèn)情況下，算出與前一行的百分比變化。這在比較比較元素時(shí)間序列中的變化百分比時(shí)很用處不大。參數(shù)：periods：int,默認(rèn)為1自

python中change的用法？

當(dāng)前元素與原本元素之間的百分比變化。

默認(rèn)情況下，算出與前一行的百分比變化。這在比較比較元素時(shí)間序列中的變化百分比時(shí)很用處不大。

參數(shù)：

periods：int,默認(rèn)為1自然形成百分比變化所需的時(shí)間。

fill_method：str,默認(rèn)為‘pad在計(jì)算百分比變化之前應(yīng)該怎么處理資產(chǎn)凈值。

limit：int,默認(rèn)為None停止前要再填充的嘗試NA數(shù)。

freq：DateOffset,timedelta,或str,可選參數(shù)從時(shí)間序列API就開始使用的增量(的或‘M或BDay())。

**kwargs：其他關(guān)鍵字參數(shù)傳遞到或則。

返回值：

chg：Series或DataFrame與內(nèi)部函數(shù)對(duì)象的類型完全相同。

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

注意到Series中的百分比變化，其中用那一個(gè)有效觀察值填充后到下一個(gè)比較有效觀察值來(lái)填充。

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

從1980-01-01到1980-03-01的法郎，德國(guó)馬克和意大利里拉的百分比變化。

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庫(kù)存量變化的百分比。會(huì)顯示可以計(jì)算列之間的百分比變化。

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

Python在數(shù)億級(jí)數(shù)據(jù)集中查找某個(gè)元素是否存在解決方案？

我用pythontxt一次性處理過(guò)1.7億條數(shù)據(jù)，壓力不算尤其大，是可以接受。

有幾點(diǎn)要注意一點(diǎn)：

1、最好別用python寫循環(huán)，1.7億的循環(huán)回到你電腦沒(méi)電。

2、多用pandas和numpy，用他們自帶的查找方法。

3、如果不是內(nèi)存太少，時(shí)要用iterator，當(dāng)然了這時(shí)分線程意義也不太大了，只不過(guò)你的瓶頸是IO。