python字典函数

python字典新增元素 python中change的用法？

python中change的用法？

当前元素与原本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。这在比较比较元素时间序列中的变化百分比时很用处不大。

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应该怎么处理资产净值。

limit：int,默认为none停止前要再填充的尝试na数。

freq：dateoffset,timedelta,或str,可选参数从时间序列api就开始使用的增量(的或‘m或bday())。

**kwargs：其他关键字参数传递到或则。

返回值：

chg：series或dataframe与内部函数对象的类型完全相同。

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中的百分比变化，其中用那一个有效观察值填充后到下一个比较有效观察值来填充。

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

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。会显示可以计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

python在数亿级数据集中查找某个元素是否存在解决方案？

我用pythontxt一次性处理过1.7亿条数据，压力不算尤其大，是可以接受。

有几点要注意一点：

1、最好别用python写循环，1.7亿的循环回到你电脑没电。

2、多用pandas和numpy，用他们自带的查找方法。

3、如果不是内存太少，时要用iterator，当然了这时分线程意义也不太大了，只不过你的瓶颈是io。

百分比change变化series时间