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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'value': range(1, 16, 2)},
index=pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-15', freq='2D'))
print(df)
# value
# 2018-01-01 1
# 2018-01-03 3
# 2018-01-05 5
# 2018-01-07 7
# 2018-01-09 9
# 2018-01-11 11
# 2018-01-13 13
# 2018-01-15 15
print(df.pct_change())
# value
# 2018-01-01 NaN
# 2018-01-03 2.000000
# 2018-01-05 0.666667
# 2018-01-07 0.400000
# 2018-01-09 0.285714
# 2018-01-11 0.222222
# 2018-01-13 0.181818
# 2018-01-15 0.153846
print(df.pct_change(2))
# value
# 2018-01-01 NaN
# 2018-01-03 NaN
# 2018-01-05 4.000000
# 2018-01-07 1.333333
# 2018-01-09 0.800000
# 2018-01-11 0.571429
# 2018-01-13 0.444444
# 2018-01-15 0.363636
print(df.pct_change(freq='2D'))
# value
# 2018-01-01 NaN
# 2018-01-03 2.000000
# 2018-01-05 0.666667
# 2018-01-07 0.400000
# 2018-01-09 0.285714
# 2018-01-11 0.222222
# 2018-01-13 0.181818
# 2018-01-15 0.153846
print(df.pct_change(freq='D'))
# value
# 2018-01-01 NaN
# 2018-01-03 NaN
# 2018-01-05 NaN
# 2018-01-07 NaN
# 2018-01-09 NaN
# 2018-01-11 NaN
# 2018-01-13 NaN
# 2018-01-15 NaN