精通Python（69）

最新推荐文章于 2025-05-30 22:44:54 发布

程序员老孙

最新推荐文章于 2025-05-30 22:44:54 发布

阅读量907

点赞数 19

分类专栏：人工智能文章标签： python 大数据数据分析 pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013473447/article/details/146640302

版权

深入浅出pandas-5

我们再来补充一些使用DataFrame做数据分析时会使用到的操作，这些操作不仅常见而且也非常重要。

计算同比环比

我们之前讲过一个统计月度销售额的例子，我们可以通过groupby方法做分组聚合，也可以通过pivot_table生成透视表，如下所示。

sales_df = pd.read_excel('data/2020年销售数据.xlsx')
sales_df['月份'] = sales_df.销售日期.dt.month
sales_df['销售额'] = sales_df.售价 * sales_df.销售数量
result_df = sales_df.pivot_table(index='月份', values='销售额', aggfunc='sum')
result_df.rename(columns={
   '销售额': '本月销售额'}, inplace=True)
result_df

输出：

      本月销售额
月份         
1       5409855
2       4608455
3       4164972
4       3996770
5       3239005
6       2817936
7       3501304
8       2948189
9       2632960
10      2375385
11      2385283
12      1691973

在得到月度销售额之后，如果我们需要计算月环比，这里有两种方案。第一种方案是我们可以使用shift方法对数据进行移动，将上一个月的数据与本月数据对齐，然后通过(本月销售额 - 上月销售额) / 上月销售额来计算月环比，代码如下所示。

result_df['上月销售额'] = result_df.本月销售额.shift(1)
result_df

输出：

      本月销售额      上月销售额
月份                    
1       5409855            NaN
2       4608455      5409855.0
3       4164972      4608455.0
4       3996770      4164972.0
5       3239005      3996770.0
6       2817936      3239005.0
7       3501304      2817936.0
8       2948189      3501304.0
9       2632960      2948189.0
10      2375385      2632960.0
11      2385283      2375385.0
12      1691973      2385283.0

在上面的例子中，shift方法的参数为1表示将数据向下移动一个单元，当然我们可以使用参数-1将数据向上移动一个单元。相信大家能够想到，如果我们有更多年份的数据，我们可以将参数设置为12，这样就可以计算今年的每个月与去年的每个月之间的同比。

result_df['环比'] = (result_df.本月销售额 - result_df.上月销售额) / result_df.上月销售额
result_df.style.format(
    formatter={
   '上月销售额': '{:.0f}', '环比': '{:.2%}'},
    na_rep='--------'
)

输出：

      本月销售额      上月销售额         环比
月份                    
1       5409855       --------     -------- 
2       4608455        5409855      -14.81%     
3       4164972        4608455       -9.62%
4       3996770        4164972       -4.04%
5       3239005        3996770      -18.96%
6       2817936        3239005      -13.00%
7       3501304        2817936       24.25%
8       2948189        3501304      -15.80%
9       2632960        2948189      -10.69%
10      2375385        2632960       -9.78%
11      2385283        2375385        0.42%
12      1691973        2385283      -29.07%

说明：使用 JupyterLab 时，可以通过DataFrame对象的style属性在网页中对其进行渲染，上面的代码通过Styler对象的format方法将环比格式化为百分比进行显示，此外还指定了将空值替换为--------。

更为简单的第二种方案是直接使用pct_change方法计算变化的百分比，我们先将之前的上月销售额和环比列删除掉。

result_df.drop(columns=['上月销售额', '环比'], inplace=True)

接下来，我们使用DataFrame对象的pct_change方法完成环比的计算。值得一提的是，pct_change方法有一个名为periods的参数，它的默认值是1，计算相邻两项数据变化的百分比，这不就是我们想要的环比吗？如果我们有很多年的数据，在计算时把这个参数的值修改为12，就可以得到相邻两年的月同比。

result_df['环比'] = result_df.pct_change()
result_df

窗口计算

DataFrame对象的rolling方法允许我们将数据置于窗口中，然后用函数对窗口中的数据进行运算和处理。例如，我们获取了某只股票近期的数据，想制作5日均线和10日均线，那么就需要先设置窗口再进行运算。我们先用如下所示的代码读取2022年百度的股票数据，数据文件可以通过下面的链接来获取。

baidu_df = pd.read_excel('data/2022年股票数据.xlsx', sheet_name='BIDU')
baidu_df.sort_index(inplace=True)
baidu_df

输出：

在这里插入图片描述

上面的DataFrame有Open、High、Low、Close、Volume五个列，分别代表股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量，接下来我们对百度的股票数据进行窗口计算。

baidu_df.rolling(5).mean()

输出：

在这里插入图片描述

我们也可以在Series上使用rolling设置窗口并在窗口内完成运算，例如我们可以对上面的百度股票收盘价（Close列）计算5日均线和10日均线，并使用merge函数将其组装到一个DataFrame对象中并绘制出双均线图，代码如下所示。

close_ma5 = baidu_df.Close.rolling(5).mean()
close_ma10 = baidu_df.Close.rolling(10).mean()
result_df = pd.merge(close_ma5, close_ma10, left_index=True, right_index=True)
result_df.rename(columns={'Close_x': 'MA5', 'Close_y': 'MA10'}, inplace=True)
result_df.plot(kind='line', figsize=(10, 6))
plt.show()

输出：
在这里插入图片描述