python中的关键字参数怎么理解
if是不是Python的关键字？
if是不是Python的关键字？
if是Python的关键字。
因为在python语言中if是条件语句的关键字的，if条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块，Python程序语言指定任何非0和非空（null）值为true，0 或者 null为false。Python 编程中 if 语句用于控制程序的执行
no是python的关键字吗？
no不是，但是有in。关键字写在python里会变色。
function语句是什么语句？
function语句是一般性名词语句
Function，表示子例程的一般性名词。在某些编程语言中，它指带返回值的子例程或语句。在一些编程语言中起着关键字的作用。
在Python中，function是非常重要而且常见的，一般获取类或函数的参数信息。
python中change的用法？
当前元素与先前元素之间的百分比变化。
默认情况下，计算与前一行的百分比变化。这在比较元素时间序列中的变化百分比时很有用。
参数：
periods：int, 默认为 1形成百分比变化所需的时间。
fill_method：str, 默认为 ‘pad在计算百分比变化之前如何处理资产净值。
limit：int, 默认为 None停止前要填充的连续NA数。
freq：DateOffset, timedelta, 或 str, 可选参数从时间序列API开始使用的增量(例如‘M或BDay())。
**kwargs：其他关键字参数传递到或者。
返回值：
chg：Series 或 DataFrame与调用对象的类型相同。
例子：
Series
s ([90, 91, 85])
s
0 90
1 91
2 85
dtype:int64
s.pct_change()
0 NaN
1 0.011111
2 -0.065934
dtype:float64
s.pct_change(periods2)
0 NaN
1 NaN
2 -0.055556
dtype:float64
看到 Series 中的百分比变化，其中用最后一个有效观察值填充到下一个有效观察值来填充NA。
s ([90, 91, None, 85])
s
0 90.0
1 91.0
2 NaN
3 85.0
dtype:float64
s.pct_change(fill_methodffill)
0 NaN
1 0.011111
2 0.000000
3 -0.065934
dtype:float64
DataFrame
从1980-01-01到1980-03-01的法郎，德国马克和意大利里拉的百分比变化。
df ({
... FR: [4.0405, 4.0963, 4.3149],
... GR: [1.7246, 1.7482, 1.8519],
... IT: [804.74, 810.01, 860.13]},
... index[1980-01-01, 1980-02-01, 1980-03-01])
df
FR GR IT
1980-01-01 4.0405 1.7246 804.74
1980-02-01 4.0963 1.7482 810.01
1980-03-01 4.3149 1.8519 860.13
df.pct_change()
FR GR IT
1980-01-01 NaN NaN NaN
1980-02-01 0.013810 0.013684 0.006549
1980-03-01 0.053365 0.059318 0.061876
GOOG和APPL库存量变化的百分比。显示计算列之间的百分比变化。
df ({
... 2016: [1769950, 30586265],
... 2015: [1500923, 40912316],
... 2014: [1371819, 41403351]},
... index[GOOG, APPL])
df
2016 2015 2014
GOOG 1769950 1500923 1371819
APPL 30586265 40912316 41403351
df.pct_change(axiscolumns)
2016 2015 2014
GOOG NaN -0.151997 -0.086016
APPL NaN 0.337604 0.012002