pandas – diff、pct_change で変化量を計算する方法

概要

pandas の diff で変化量、pct_change で変化率を計算する方法を解説します。

pandas.DataFrame.diff

pandas.DataFrame.diff は、行または列方向の値の変化量を計算します。

DataFrame.diff(self, periods=1, axis=0) → ’DataFrame’

サンプルコード

import numpy as np
import pandas as pd

X = np.array([[0, 0, 0], [1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 6, 9], [4, 8, 12],])

df = pd.DataFrame(X)
df

axis – 差分をとる方向を指定する

df.diff(axis=0)

df.diff(axis=1)

periods – 差分をとる間隔を指定する

df.diff(periods=2)

df.diff(periods=-1)

pandas.DataFrame.pct_change

pandas.DataFrame.pct_change は、行または列方向の値の変化率を計算します。

DataFrame.pct_change(self: ~ FrameOrSeries, periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs) → ~FrameOrSeries

サンプルコード

X = np.array([[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 6, 9], [4, 8, 12]])

df = pd.DataFrame(X)
df

axis – 差分をとる方向を指定する

df.pct_change(axis=0)

df.pct_change(axis=1)

periods – 差分をとる間隔を指定する

df.pct_change(periods=2)

df.pct_change(periods=-1)

pandas.Series.diff

pandas.Series.diff は、値の変化量を計算します。

Series.diff(self, periods=1)

サンプルコード

s = pd.Series([1, 3, 5, 6, 7])
print(s.diff())

0    NaN
1    2.0
2    2.0
3    1.0
4    1.0
dtype: float64

pandas.Series.pct_change

pandas.Series.pct_change は、値の変化率を計算します。

Series.pct_change(self: ~ FrameOrSeries, periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs) → ~FrameOrSeries

サンプルコード

s = pd.Series([1, 3, 5, 6, 7])
print(s.pct_change())

0         NaN
1    2.000000
2    0.666667
3    0.200000
4    0.166667
dtype: float64