简单学量化pandas的应用5diff和pct_change

上一篇文章我们讲了用shift函数加上简单的计算，生成个股涨跌幅度的例子（简单学量化——pandas的应用4——shift函数求每日涨跌幅）,今天我们再学习两个专门的函数，用来计算涨跌值和涨跌幅。

1、diff()函数，用来求两行的差值。

首先，还是获取数据，000333今年的行情数据：

df = pro.daily(ts_code='000333.SZ', start_date='20240101', end_date='20240301')#取数据
df=df[['ts_code','trade_date','open','high','low','close']]#筛选需要的列
df=df.sort_values(by='trade_date')#按交易日期升序排列
df

返回（不完全截图）：

然后，加入涨跌值一列：

df['涨跌值']=df['close'].diff(1)
df

返回（不完全截图）：

2、pct_change()函数，用来求两行的差值百分比。

在前面表格的基础上，再加入涨幅幅一列。

df['涨跌幅']=df['close'].pct_change(1).map(lambda x:format(x,'.3%'))#格式化数字，保留3位百分数。
df

返回（不完全截图）：