python – pandas DataFrame自己划分列

我有一个pandas数据框,我填写了这个：

import pandas.io.data as web
test = web.get_data_yahoo('QQQ')

iPython中的数据框如下所示：

In [13]:  test
Out[13]:
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    DatetimeIndex: 729 entries, 2010-01-04 00:00:00 to 2012-11-23 00:00:00
    Data columns:
    Open         729  non-null values
    High         729  non-null values
    Low          729  non-null values
    Close        729  non-null values
    Volume       729  non-null values
    Adj Close    729  non-null values
    dtypes: float64(5), int64(1)

当我将一列除以另一列时,我得到一个具有令人满意的小数位数的float64结果.我甚至可以将一列除以另一列偏移一列,例如test.Open [1：] / test.Close [：],并获得令人满意的小数位数.然而,当我将列除以偏移量时,我只得到1：

In [83]: test.Open[1:] / test.Close[:]
Out[83]:

    Date
    2010-01-04         NaN
    2010-01-05    0.999354
    2010-01-06    1.005635
    2010-01-07    1.000866
    2010-01-08    0.989689
    2010-01-11    1.005393
...
In [84]: test.Open[1:] / test.Open[:]
Out[84]:
    Date
    2010-01-04   NaN
    2010-01-05     1
    2010-01-06     1
    2010-01-07     1
    2010-01-08     1
    2010-01-11     1

我可能错过了一些简单的东西.为了从这种计算中获得有用的价值,我需要做些什么？在此先感谢您的帮助.

解决方法:

如果您希望在列和滞后值之间进行操作,则应该执行类似test.Open / test.Open.shift()的操作.
shift重新排列数据并采用可选的周期数.