使用pandas計算環(huán)比和同比的方法實例
前言
在進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析時，往往需要使用pandas計算環(huán)比、同比及增長率等指標(biāo)，為了能夠更加方便的進(jìn)行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，整理方法如下。
1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
為方便進(jìn)行演示，此處提前生成需要進(jìn)行統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)是按照時間維度進(jìn)行排序。
months = pd.date_range(start='2010-01-01', end='2020-12-31', freq='M')
test_df = pd.DataFrame({'month': months,
'v': 100*np.random.rand(months.shape[0], 1).reshape(months.shape[0])})
2.環(huán)比計算
2.1 方法1
test_df['v_last']=test_df['v'].shift(1) test_df['month_erlier_1']=test_df['v']/test_df['v_last']-1
2.2 方法2
test_df['m_m_diff']=test_df['v'].diff() test_df['month_erlier_2']=test_df['m_m_diff']/test_df['v'].shift(1)
2.3 方法3
test_df['month_erlier_3']=test_df['v'].pct_change()
3.同比計算
繼續(xù)使用上述構(gòu)建的數(shù)據(jù)源進(jìn)行計算。
3.1 方法1
test_df["last_year_v"]=test_df['v'].shift(12) test_df['year_erlier_1']=test_df['v']/test_df['last_year_v']-12
3.2 方法2
test_df["year_diff"]=test_df['v'].diff(12) test_df['year_diff'].fillna(0,inplace=True) test_df['year_erlier_2']=test_df['year_diff']/(test_df['v']-test_df['year_diff'])
3.3 方法3
test_df['year_erlier_3']=test_df["v"].pct_change(periods=12)
4.關(guān)于pct_change()函數(shù)
pct_change主要涉及一下參數(shù)：
- periods=1，用來設(shè)置計算的周期。
- fill_method=‘pad’，如何在計算百分比變化之前處理缺失值(NA)。
- limit=None，設(shè)置停止填充條件，即當(dāng)遇到填充的連續(xù)缺失值的數(shù)量n時，停止此處填充
- freq=None，從時間序列 API 中使用的增量（例如 ‘M’ 或 BDay())
4.1 使用例子1
#構(gòu)建數(shù)據(jù)
months = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='M')
test_df2 = pd.DataFrame({'month': months,
'v': 100*np.random.rand(months.shape[0], 1).reshape(months.shape[0])})
test_df2.loc[((test_df2.index>5) & (test_df2.index<9) ),'v']=np.nan
test_df2.loc[test_df2.index==3,'v']=np.nan
test_df2.loc[test_df2.index==10,'v']=np.nan
數(shù)據(jù)展示：
計算環(huán)比：
#向下進(jìn)行填充，當(dāng)連續(xù)缺失值的數(shù)量大于2時不進(jìn)行填充 test_df2['v'].pct_change(1,fill_method='ffill',limit=2)
計算效果圖：
4.2 使用例子2
# 生成樣本數(shù)據(jù)
test_df3 = pd.DataFrame({'2020': 100*np.random.rand(5).reshape(5),
'2019': 100*np.random.rand(5).reshape(5),
'2018': 100*np.random.rand(5).reshape(5)})
樣本數(shù)據(jù)截圖：
計算同環(huán)比：
test_df3.pct_change(axis='columns',periods=-1)
計算效果截圖：
4.3 使用例子3
#構(gòu)建數(shù)據(jù)樣本
months = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='M')
test_df4 = pd.DataFrame({
'v': 100*np.random.rand(months.shape[0], 1).reshape(months.shape[0])}, index=months)
數(shù)據(jù)樣本截圖：
計算季度末環(huán)比：
test_df4["v"].pct_change(freq="Q")
計算效果圖：
計算過程解釋：
2020-03-31行處的值：使用3月份和1月份進(jìn)行環(huán)比，即55.717305/84.492806-1
2020-06-30行處的值：使用6月份和3月份進(jìn)行環(huán)比
計算環(huán)比增長
方法一：
for i in range(0,len(data)):
if i == 0:
data['huanbi'][i] = 'null'
else:
data['huanbi'][i] = format((data['mony'][i] - data['mony'][i-1])/data['mony'][i-1],'.2%')
#format(res,'.2%') 小數(shù)格式化為百分?jǐn)?shù)
方法二：
使用diff（periods=1, axis=0)） 一階差分函數(shù)
periods：移動的幅度 默認(rèn)值為1
axis:移動的方向，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}，如果為0或者’index’，則上下移動，如果為1或者’columns’，則左右移動。默認(rèn)列向移動
data['huanbi_1'] = data.mony.diff()
方法三：
使用pct_change()
data['huanbi_1'] = data.mony.pct_change() data.fillna(0,inplace=True)
計算同比增長
使用一階差分函數(shù)diff()
data['tongbi_shu'] = data.mony.diff(12) data.fillna(0,inplace=True) data['tongbi'] = data['tongbi_shu']/(data['mony'] - data['tongbi_shu']) ``
5.后記
以上就是時候用pandas進(jìn)行計算同比和環(huán)比的方法，請在使用過程中，結(jié)合數(shù)據(jù)情況先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗后，再選擇合適的方法進(jìn)行計算。
到此這篇關(guān)于使用pandas計算環(huán)比和同比的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas計算環(huán)比和同比內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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