1、periods：int,默认为1形成百分比变化所需的时间。
2、...'IT':[804.74,810.01,860.13]},
3、>>>s=pd.Series([90,91,None,85])
4、s='helloworld'
5、#Exampleusage:
6、...index=['1980-01-01','1980-02-01','1980-03-01'])
7、使用自然语言处理库：有些自然语言处理（NLP）库，如spaCy或NLTK，可以用来标记和识别文本中的不同语言。这些库通常能够识别出非英语的文本，包括中文。
8、-02-010.0138100.0136840.006549
9、FRGRIT
10、如果想把英文版中的中文句子提取出来，可以尝试以下几种方法：
11、使用工具：可以借助文本处理工具或编程语言，编写代码来提取中文句子。通过匹配中文字符的方式，将中文句子提取出来。
12、发展历程
13、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。
14、chinese_sentences=[]
15、APPL305862654091231641403351
16、Python编程需要掌握的英语词汇数量取决于使用Python进行什么样的任务以及编程经验的深度。Python是一种广泛使用的编程语言，因此需要掌握的英语词汇也比其他编程语言更多。对于初学者来说，了解基本的编程术语和语法，如变量、条件语句、循环语句等，需要掌握大约500个词汇。
17、-02-014.09631.7482810.01
18、GOOGNaN-0.151997-0.086016
19、返回值：
20、-0.065934
21、=input("pleaseenters:")
22、Series
23、无论你选择哪种方法，都需要注意一些可能的限制和挑战。例如，正则表达式和字节过滤方法可能无法完全准确地识别所有中文句子，尤其是在处理包含特殊字符或编码的文本时。此外，这些方法可能无法处理包含混合语言的句子，其中英文和中文混合在一起。在这种情况下，使用NLP库或机器翻译API可能更为合适。
24、>>>s
25、APPLNaN0.3376040.012002
26、**kwargs：其他关键字参数传递到DataFrame.shift或者Series.shift。
27、选择file，然后选择settings
28、对于更高级的用途，如数据分析、机器学习等，需要掌握更多的英语词汇，如统计学术语、线性代数术语等。总之，对于Python编程来说，掌握的英语词汇量是一个不断扩展的过程。
29、>>>df.pct_change()
30、>>>df.pct_change(axis='columns')
31、要提取英文版中的中文句子，可以采用以下几种方法：
32、importre
33、>>>df
34、forsentenceinsentences:
35、...'2014':[1371819,41403351]},
36、python中将一个英文句子中的每个单词的首字母由小写转换为大写
37、...'2016':[1769950,30586265],
38、代码如下，考察capitalize()应用。
39、DataFrame
40、20152014
41、dtype:float64
42、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())。
43、当前元素与先前元素之间的百分比变化。
44、90.0
45、...'GR':[1.7246,1.7482,1.8519],
46、根据操作，搜索中文语言包，然后点击install安装
47、print(maxlen)
48、双击打开Pycharm
49、使用机器翻译API：另一种方法是使用机器翻译API，如GoogleTranslateAPI。你可以将整段英文文本翻译成中文，然后提取出翻译结果中的中文句子。这种方法可能不太准确，因为机器翻译可能会引入错误，但它可能是一个简单而有效的解决方案。
50、年五月，GuidovanRossum和Python核心开发团队转到BeOpen并组建了BeOpenPythonLabs团队。同年十月，BeOpenPythonLabs团队转到DigitalCreations(现为ZopeCorporation)。
51、-03-010.0533650.0593180.061876
52、defextract_chinese_sentences(text):
53、使用双字节字符过滤：由于中文字符通常是双字节的，而英文字符通常是单字节的，你可以通过检查每个字符的字节数来提取中文句子。然而，这种方法可能不够准确，因为有些特殊符号或编码也可能导致单字节字符。
54、limit：int,默认为None停止前要填充的连续NA数。
55、s=re.sub(r"\w+",lambdamatch:match.group(0).capitalize(),s)
56、english_text="ThisisasentencewithChinesecharacters这是一个包含中文的句子。"
57、借助翻译软件：将英文版文本复制到翻译软件中，选择中文翻译，翻译后即可将中文句子提取出来。
58、>>>s=pd.Series([90,91,85])
59、chinese_sentences=extract_chinese_sentences(english_text)
60、-0.055556
61、手动提取：逐行阅读英文版，将其中的中文句子逐个提取出来。可以通过标记或复制粘贴的方式进行记录。
62、年，GuidovanRossum在弗吉尼亚州的国家创新研究公司（CNRI）继续他在Python上的工作，并在那里发布了该软件的多个版本。
63、GOOG176995015009231371819
64、>>>s.pct_change(fill_method='ffill')
65、0.000000
66、>>>s.pct_change(periods=2)
67、ifre.search(r'[\u4e00-\u9fa5]',sentence):#CheckifsentencecontainsChinesecharacters
68、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。
69、>>>s.pct_change()
70、首先，可以使用文本编辑器的搜索功能来找到包含中文字符的句子。
71、其次，可以使用正则表达式进行匹配，并将中文句子提取出来。或者，可以通过人工查找和筛选的方式，识别并提取出中文句子。需要注意的是，根据不同的文本和语境，提取中文句子的难度和复杂度会发生变化，需要结合具体情况进行选择和操作。
72、变量赋值：在Python中，您可以将一个值分配给一个变量，这样就可以改变变量的值。例如：
73、chg：Series或DataFrame与调用对象的类型相同。
74、这是一个Python示例，使用正则表达式来提取英文文本中的中文句子：
75、91.0
76、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。
77、自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
78、-03-014.31491.8519860.13
79、年，Python软件基金会(PSF)成立，这是一个专为拥有Python相关知识产权而创建的非营利组织。ZopeCorporation现在是PSF的赞助成员。
80、将英文版的中文句子提取出来，可以采用多种方法。
81、=.split("")//以空格分隔
82、0.011111
83、在Python中，"change"这个词没有特定的内置用法，它是一个通用的英文单词，可以根据上下文进行不同的解释。以下是几个可能的用法：
84、使用正则表达式：正则表达式是一种强大的文本处理工具，可以用来匹配和提取特定模式的文本。在这种情况下，你可以编写一个正则表达式来匹配中文字符。例如，你可以使用类似[\u4e00-\u9fa5]+的正则表达式来匹配任何中文字符。
85、85.0
86、-01-01NaNNaNNaN
87、...'FR':[4.0405,4.0963,4.3149],
88、```python
89、...index=['GOOG','APPL'])
90、maxlen=max(len(jg)forjgin)
91、print(chinese_sentences)#Output:['这是一个包含中文的句子。']
92、chinese_sentences.end(sentence)
93、dtype:int64
94、等待安装完成后，进行设置
95、Python2的raw_input（）以及Python3的input（）获取的是整行的字符串。那么对于一行输入多值，例如：输入为一行，包括用空格分隔的三个整数，分别为a、b、c
96、returnchinese_sentences
97、sentences=re.split(r'[.!?]+',text)#Splittextintosentences
98、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。
99、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。
100、python
101、请注意，这个示例假设句子以句号、问号或感叹号结尾，并且中文句子不包含这些标点符号。在实际应用中，你可能需要根据具体情况调整这个假设。
102、...'2015':[1500923,40912316],
103、重启之后发现页面变成中文
104、-01-014.04051.7246804.74
105、>>>df=pd.DataFrame({
106、x=x+1#将x的值增加1