pandas如何计算同比环比增长

在数据分析中，同比和环比增长是两个非常重要的指标。Pandas是一个非常强大的Python数据分析库，它提供了许多用于计算同比和环比增长的函数。下面是使用Pandas计算同比和环比增长的完整攻略：

1. 导入Pandas

在Python脚本中导入Pandas：

import pandas as pd

1. 创建数据框

在本攻略中，我们将使用一个包含销售数据的数据框。下面是一个示例数据框：

import pandas as pd

data = {'year': [2019, 2020, 2021, 2022],
        'sales': [100, 120, 150, 180]}
df = pd.DataFrame(data)

在上面的示例中，我们创建了一个包含销售数据的数据框。其中，year列包含年份，sales列包含销售额。

1. 计算同比增长

要计算同比增长，我们需要将当前年份的销售额与去年同期的销售额进行比较。下面是一个计算同比增长的示例：

import pandas as pd

data = {'year': [2019, 2020, 2021, 2022],
        'sales': [100, 120, 150, 180]}
df = pd.DataFrame(data)

df['YoY Growth'] = df['sales'].pct_change(periods=1, fill_method='pad') * 100

在上面的示例中，我们使用pct_change函数计算了同比增长。periods=1表示我们要计算去年同期的增长，fill_method='pad'表示我们要使用前一个非缺失值来填充缺失值。最后，我们将同比增长添加到数据框中。

1. 计算环比增长

要计算环比增长，我们需要将当前期的销售额与上一期的销售额进行比较。下面是一个计算环比增长的示例：

import pandas as pd

data = {'year': [2019, 2020, 2021, 2022],
        'sales': [100, 120, 150, 180]}
df = pd.DataFrame(data)

df['MoM Growth'] = df['sales'].pct_change(periods=1, fill_method='pad') * 100

在上面的示例中，我们使用pct_change函数计算了环比增长。periods=1表示我们要计算上一期的增长，fill_method='pad'表示我们要使用前一个非缺失值来填充缺失值。最后，我们将环比增长添加到数据框中。

这就是使用Pandas计算同比和环比增长的完整攻略。希望这对你有所帮助！