📊 Pandas中的`pct_change`用法✨

在数据分析中，计算百分比变化是一个常见的需求，而Pandas库为我们提供了便捷的方法——`pct_change()`！它能快速计算序列数据的变化率，非常适合用于时间序列分析或金融数据处理。

首先，确保你已经导入了Pandas：`import pandas as pd`。假设你有一个简单的数值列表`[10, 20, 30, 40]`，你可以这样使用`pct_change`：

```python

data = [10, 20, 30, 40]

series = pd.Series(data)

result = series.pct_change()

print(result)

```

运行后，你会得到类似`[NaN, 1.0, 0.5, 0.3333...]`的结果，表示每个值相对于前一个值的增长百分比。`NaN`出现在第一个值处，因为没有前值可以比较。

💡 小贴士：你可以通过设置参数`periods`来指定比较的时间跨度。例如，`periods=2`会计算当前值与前两个值之间的变化率！

掌握`pct_change`，让数据变化率的计算变得轻松愉快！📈📉