Cốt truyện thay đổi phần trăm python
Công cụ nâng cấp API hiển thị danh sách các thay đổi tùy chỉnh tác động đến ứng dụng khi nâng cấp lên phiên bản mục tiêu cụ thể. Điều này cho phép bạn xem tất cả các thay đổi có liên quan giữa phiên bản nguồn và đích Bước 1. Trong công cụ Nâng cấp, chọn ứng dụng của bạn từ menu thả xuống hoặc nhập tên của ứng dụng Menu thả xuống chỉ liệt kê tối đa mười ứng dụng. Để xem nhiều ứng dụng hơn những ứng dụng được liệt kê, hãy sử dụng thanh tìm kiếm trong menu thả xuống Bước 2. Sử dụng menu thả xuống ở bên phải để chọn phiên bản bạn muốn Nâng cấp và phiên bản bạn muốn Nâng cấp lên Đọc kết quảCông cụ hiển thị số lượng thay đổi cần thực hiện để cập nhật ứng dụng của bạn lên phiên bản đã chọn. Nếu ứng dụng của bạn thực hiện lệnh gọi API sẽ không bị ảnh hưởng bởi phiên bản mới hơn thì sẽ không có dữ liệu nào được trả về Các phương thức được mã hóa màu theo phiên bản ảnh hưởng đến cuộc gọi. Di chuột qua biểu đồ thanh để xem có bao nhiêu thay đổi trong mỗi phiên bản. Ngày được liên kết với mỗi phiên bản là khi các thay đổi sẽ được thực thi cho tất cả các ứng dụng Bảng hiển thị loại thay đổi (ngừng sử dụng, tính năng mới hoặc thay đổi), phương pháp nào bị ảnh hưởng, số lượng lệnh gọi được thực hiện trong 7 ngày qua và tỷ lệ phần trăm lệnh gọi API bị ảnh hưởng bởi thay đổi cụ thể đó Hạn chế
Ghi chú. Không phải tất cả các thay đổi đều có thể ảnh hưởng đến từng lệnh gọi API. Sử dụng phán đoán tốt nhất của bạn về việc ứng dụng của bạn có cần xử lý một thay đổi cụ thể hay không. Đảm bảo kiểm tra các lệnh gọi API của bạn trong phiên bản mới hơn để đảm bảo nó hoạt động bình thường Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để thực hiện phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp việc nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều Hàm Pandas Ghi chú. Chức năng này chủ yếu hữu ích trong dữ liệu chuỗi thời gian
Ví dụ 1. Sử dụng hàm
Hãy sử dụng hàm
Đầu ra. Hàng đầu tiên chứa các giá trị pd.date_range( 0, vì không có hàng nào trước đó để chúng tôi có thể tính toán thay đổi. Tất cả các giá trị pd.date_range( 0 trong khung dữ liệu đã được điền bằng phương pháp pct_change() 85. |