如何在熊猫的时间序列数据中按行获取增加百分比？

如何解决如何在熊猫的时间序列数据中按行获取增加百分比？

我有时间序列数据帧，我想在其中计算时间序列数据中每一列沿行的增加/减少百分比。为此，我可以尝试使用嵌套循环来迭代列和行，然后进行计算，但是它不能正常工作。谁能指出我要进行此调整的任何调整？有什么办法可以在熊猫身上做到这一点？

我的尝试

这是我的time series data in this gist：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("mydf.csv")

for col in range(0,len(df.columns)):
    for row1 in range(0,len(df)):
        for row2 in range(1,len(df)):
            numerator = df[row2][col] - df[row][col]
            denominator = df[row][col]
            perc_change = numerator/denomintor
            print(perc_change)

以上尝试均无效。我也这样尝试过：

for col in range(0,len(df.columns)):
     df.div(df[col],axis=0).applymap(lambda x: f'{x * 100:.2f}%')

我的第二次尝试也无法正常工作。谁能指出我的正确做法？有什么想法吗？

所需的输出：

这只是输出示例，仅显示所需输出的结构。我想要的输出将是当前行的增加/减少百分比，而不是每列中的前一行。这是example output

我们如何才能正确地做到这一点？有什么想法在熊猫上做到这一点吗？谢谢！