问题描述
我刚开始研究大熊猫并有疑问。 首先，我想问一下。
我有数据框，就像下面一样。
Date Open High Low Close
2015-11-02 711.059998 721.619995 705.849976 721.109985
2015-11-03 718.859985 724.650024 714.719971 722.159973
2015-11-04 722.000000 733.099976 721.900024 728.109985
2015-11-05 729.469971 739.479980 729.469971 731.250000
2015-11-06 731.500000 735.409973 727.010010 733.760010
我知道
df["Close"].pct_change()
使百分比从关闭变为关闭。
但是，我想添加一个新列，“CloseToOpen”，这是“昨天接近今天开放”的百分比变化。
因此，它是“开放（第0天）/关闭（第-1天）-1”。 当然，第一行应该是“NaN”或零，因为没有“前一天的关闭”。
我怎么能用python pandas代码做这个？
多谢你们！
这就是我要的。
Date Open High Low Close CloseToOpen
2015-11-02 711.059998 721.619995 705.849976 721.109985 0.000000
2015-11-03 718.859985 724.650024 714.719971 722.159973 -0.003120
2015-11-04 722.000000 733.099976 721.900024 728.109985 -0.000222
2015-11-05 729.469971 739.479980 729.469971 731.250000 0.001868
2015-11-06 731.500000 735.409973 727.010010 733.760010 0.000342
1楼
使用：
df['CloseToOpen'] = df['Open'].sub(df['Close'].shift()).div(df['Close'] - 1).fillna(0)
print (df)
Open High Low Close CloseToOpen
Date
2015-11-02 711.059998 721.619995 705.849976 721.109985 0.000000
2015-11-03 718.859985 724.650024 714.719971 722.159973 -0.003120
2015-11-04 722.000000 733.099976 721.900024 728.109985 -0.000220
2015-11-05 729.469971 739.479980 729.469971 731.250000 0.001862
2015-11-06 731.500000 735.409973 727.010010 733.760010 0.000341
2楼
您还可以使用标准操作数来实现您想要的效果：
df['CloseToOpen'] = (df['Open'] / df['Close'].shift(1) - 1).fillna(0)