Taux de croissance

Fonctions :

  • pct_change()

    La fonction pct_change() de pandas calcule le taux de croissance ou la variation en pourcentage entre les valeurs consécutives dans une série de données. Elle est couramment utilisée pour analyser l'évolution d'une variable au fil du temps, comme les variations de prix, les rendements d'investissement, ou la croissance des ventes. Par défaut, le taux de croissance est calculé entre chaque élément consécutif, mais un autre nombre de périodes peut être spécifié via l'argument periods.

    Importation :

    import pandas as pd

    Attributs :

    Nom Type Description
    periods int, optionnel Nombre de périodes sur lesquelles calculer le taux de croissance. Par défaut, `periods=1` (entre valeurs consécutives).
    fill_method str, optionnel Méthode pour remplir les valeurs manquantes, comme 'ffill' (remplissage avant) ou 'bfill' (remplissage arrière). Par défaut, aucune méthode n'est utilisée.
    limit int, optionnel Limite du nombre de valeurs manquantes à remplir.
    freq str, optionnel Fréquence d'échantillonnage pour les séries temporelles, par exemple `'D'` pour les jours ou `'M'` pour les mois.
    axis int, optionnel Définit l'axe le long duquel appliquer le calcul. Par défaut, c'est l'axe 0 (l'axe des lignes pour une série).

    Exemple de code :

    import pandas as pd

# Données d'exemple (prix d'une action sur plusieurs jours)
data = pd.Series([100, 105, 110, 108, 115])

# Calcul du taux de croissance entre les jours consécutifs
growth_rate = data.pct_change()

# Affichage des résultats
print(growth_rate)
    Résultat du code

    Explication du code :

    La ligne import pandas as pd importe la bibliothèque pandas, renommée ici en pd, qui permet de manipuler facilement des données sous forme de séries et de tableaux (DataFrames).

    Données d’exemple

    data = pd.Series([100, 105, 110, 108, 115]) crée une Série pandas représentant les prix d’une action sur plusieurs jours. Ces prix sont fournis sous forme d’une liste contenant les valeurs 100, 105, 110, 108, 115.

    Calcul du taux de croissance entre les jours consécutifs

    growth_rate = data.pct_change() calcule le taux de croissance entre les valeurs consécutives de la série. La méthode pct_change() calcule la variation relative (en pourcentage) entre chaque élément et son prédécesseur dans la série.

    Le taux de croissance pour chaque jour est obtenu en divisant la différence entre le prix de ce jour et celui du jour précédent par le prix du jour précédent, puis en multipliant par 100 pour obtenir un pourcentage.

    Affichage des résultats

    print(growth_rate) affiche les taux de croissance calculés pour chaque jour, où le premier jour aura une valeur NaN

    car il n'y a pas de jour précédent pour le calcul.