Python3.x 使用 NaN 计算 pct_change 时如何避免 bfill 或 ffill

price = [np.NaN, 10, 13, np.NaN, np.NaN, 9]
df = pd. DataFrame(price, columns = ['price'])
df
Out[75]:
    price
0 NaN
1 10.0
2 13.0
3 NaN
4 NaN
5 9.0

df.price.pct_change(periods = 1, fill_method='bfill')
Out[76]:
0 NaN
1 0.000000
2 0.300000
3 -0.307692
4 0.000000
5 0.000000
Name: price, dtype: float64

df.price.pct_change(periods = 1, fill_method='pad')
Out[77]:
0 NaN
1 NaN
2 0.300000
3 0.000000
4 0.000000
5 -0.307692
Name: price, dtype: float64

df.price.pct_change(periods = 1, fill_method='ffill')
Out[78]:
0 NaN
1 NaN
2 0.300000
3 0.000000
4 0.000000
5 -0.307692
Name: price, dtype: float64

0 NaN
1 NaN
2 0.300000
3 NaN
4 NaN
5 NaN
Name: price, dtype: float64

period = 1
pct = df.price.diff().div(df.price.shift(period))
print(pct)

# Output
0    NaN
1    NaN
2    0.3
3    NaN
4    NaN
5    NaN
Name: price, dtype: float64

period = 1
pct = df.price.pct_change(periods=period, fill_method=None)
print(pct)

# Output
0    NaN
1    NaN
2    0.3
3    NaN
4    NaN
5    NaN
Name: price, dtype: float64

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