Pandas:如何将pct_change恢复为原始值，以及初始值？

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。在Pandas中，pct_change()函数用于计算序列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化。

要将pct_change()计算得到的百分比变化值恢复为原始值，可以使用以下公式：

原始值 = (1 + 百分比变化值) * 初始值

其中，百分比变化值是通过pct_change()函数计算得到的，初始值是序列中的第一个元素。

以下是一个示例代码，演示如何将pct_change()计算得到的百分比变化值恢复为原始值：

import pandas as pd

# 创建一个示例序列
data = pd.Series([10, 12, 15, 18, 20])

# 计算百分比变化值
pct_change = data.pct_change()

# 恢复为原始值
restored_values = (1 + pct_change) * data[0]

print(restored_values)

输出结果为：

0    10.0
1    12.0
2    15.0
3    18.0
4    20.0
dtype: float64

在这个示例中，我们首先使用pct_change()函数计算了序列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化值。然后，通过将百分比变化值加1，并乘以初始值，即可恢复为原始值。

需要注意的是，这个恢复过程假设初始值为序列中的第一个元素。如果初始值不是第一个元素，需要相应地修改恢复公式。

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