pandas pct_change() 函数返回错误值

我有一个脚本一直很混乱，我不确定来源是什么。它似乎有时有效，有时则无效。这是一个例子。

In [29]: pricesEquities=financialMarketPrices['equities'].dropna(axis[0,1],how='all'))

In [30]: pricesEquities.head()
Out[30]: 
               aud      cad     chf      eur     gbp      inr     jpy     sek  \
date                                                                            
2003-01-01  3007.1  6614.54  4630.8  2386.41  3940.4  1100.15  843.29  493.20   
2003-01-02  3027.6  6740.05  4630.8  2522.24  4009.5  1093.05  843.29  514.79   
2003-01-03  3055.5  6772.66  4899.5  2502.19  4004.9  1089.60  843.29  519.75   
2003-01-06  3075.4  6837.27  4916.2  2529.86  4001.4  1084.35  860.07  519.75   
2003-01-07  3074.5  6802.78  4887.0  2504.91  3957.4  1081.80  853.93  518.66   

               usd  
date                
2003-01-01  879.82  
2003-01-02  909.03  
2003-01-03  908.59  
2003-01-06  929.01  
2003-01-07  922.93  

In [31]: returnsEquities = pricesEquities.pct_change().iloc[1:]

In [32]: returnsEquities.head()
Out [32]:    aud     cad  chf     eur  gbp     inr  jpy     sek    usd
date                                                                 
2003-01-02   -1  414.00  NaN  189.23  NaN  145.11  NaN  210.13    NaN
2003-01-03  NaN     NaN  NaN     NaN    0     NaN  NaN  217.26    NaN
2003-01-06  NaN     NaN  NaN     NaN    0     NaN    0     NaN  65.33
2003-01-07  NaN  436.00  NaN  191.79    0  146.50    0     NaN  60.63
2003-01-08  NaN  452.67  NaN  188.93    0  147.43    0  214.14  59.13

这很奇怪，老实说我不知道​​错误的根源可能是什么。百分比变化函数似乎是它的来源，它有时有效，而其他则看似随机。以前有其他人处理过类似的事情吗？我的代码有什么隐藏的地方或者不稳定的地方吗？它也会在代码的其他地方造成混乱，但这是最简单的回报计算，但它仍然会造成混乱。有谁知道发生了什么事吗？

我确认问题。我遇到了 pct_change 问题，看到了这个并检查了我的 numexpr 版本，发现它是 2.4.4。

公平地对待 pandas 和 numexpr 的开发人员，我想我可能尝试通过 pip 而不是通过 conda 升级 pandas，也许这导致了问题。

为了解决这个问题，我认为在 Windows 上做了以下操作：

/path/to/Anaconda/Scripts/conda.exe update conda
/path/to/Anaconda/Scripts/conda.exe update anaconda

之后事情似乎正常进行。