Можно ли не получить NaN для первого значения pct_change()?

Один метод, который я нашел действительно полезным, — это использование метода apply вместе с lambda. Он проверяет индекс и работает соответственно. Вы также можете без проблем сделать это через DataFrame.

Итак, это будет выглядеть примерно так:

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({
    'a': [20, 30, 2, 5, 10]
})

# Define a function to calculate the percentage change
def percent_change(row):
    # Check if it's the first row
    if row.name == 0:
        # Compare with 40 for the first value
        return ((row - 40) / 40) * 100
    else:
        # For subsequent rows, use the standard pct_change() method
        return row.pct_change() * 100

# Apply the function to the 'a' column
df['pct_change'] = df['a'].apply(percent_change)

print(df)

Обратите также внимание на if row.name == 0:, который определяет его, чтобы сравнить его с первым значением.

Вы можете использовать аргумент ключевого слова fill_value в pct_change.

В документации pct_change говорится:

Дополнительные аргументы ключевого слова передаются в DataFrame.shift или Series.shift.

и Series.shift принимает аргумент fill_value для заполнения недостающих строк.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [20, 30, 2, 5, 10]})

df["pct_change"] = df["a"].pct_change(fill_value=40).mul(100)

print(df)

Выход:

    a  pct_change
0  20  -50.000000
1  30   50.000000
2   2  -93.333333
3   5  150.000000
4  10  100.000000