用Pandas dataframe.pct_change()函数计算同比环比

Pandas dataframe.pct_change()函数计算当前元素与先前元素之间的百分比变化。

函数语法格式：

pct_change(periods=1, fill_method='pad', limit=None, freq=None, **kwargs) 

参数含义：

periods：表示当前值与前一值之间的变化率，计算变化率的时间间隔，默认值为 1。

fill_method：处理空值的方法（NaN），默认为 'pad'，表示用前一个值填充缺失值。

limit：填充缺失值的最大数量，默认为None。

freq：用于时间序列的频率字符串（如 'D' 表示天，'M' 表示月）。

用法：

pct_change操作前需要将数据进行排序，若有缺失项（例如做月销售额同比环比计算中，缺少相应月份的记录数）也需要进行补全，否则计算出来的结果不准确。

import pandas as pd 

ly= ['工业']*10 +['城市']*10
id = [i for i in range(1,31)]
month =['202410',
        '202412',
        '202411',
        '202512',
        '202501',
        '202402',
        '202503',
        '202504',
        '202505',
        '202506',
        '202507',
        '202508',
        '202509',
        '202510',
        '202511']*2
price =list(np.abs(np.sin(np.random.random(30)+100)*100))

df = pd.DataFrame({'id':id,
                   'ly':ly,
                   'month':month,
                   'price':price})
df

运行结果：

排序：

df.sort_values(by=['hangye','month'],ascending=True,inplace=True)

结果：

计算环比：

df['环比'] = df['price'].pct_change(1)
df

计算同比：

df['同比'] = df['price'].pct_change(12)
df