使用pandas计算环比、同比

https://blog.csdn.net/littleRpl/article/details/91490704

同比和环比都是为了显示数据的变化速度，但是基数不同，同比侧重长期数据趋势变化，环比侧重于短期内数据趋势变化

同比是指在同一时期内的数据趋势变化，用于本期与同期的对比，例如本期2018-02月销售额与同期2017-02月销售额做对比。【（本期 - 同期）/ 同期】

环比是指在短时间内的数据趋势变化，用去本期与临近一起的对比，例如本期2018-02月销售额与上一期2018-01月销售额做对比。【（本期 - 临近一期）/ 临近一期】

下面是计算环比的例子，其实同比可以参照这种思路。

import pandas as pd
import random
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
date = list(pd.date_range('1/1/2017', periods=24, freq='M')) #生成日期
sale = [random.randint(1000,9000) for i in range(0,24)] #随机生成销售额
data = pd.DataFrame({'date':date,'sale':sale}) #组成一个dataframe

data.head()

	date	sale
0	2017-01-31	2444
1	2017-02-28	1044
2	2017-03-31	7069
3	2017-04-30	2996
4	2017-05-31	5050

data['diff'] = data["sale"].diff()

data.head()

	date	sale	diff
0	2017-01-31	2444	NaN
1	2017-02-28	1044	-1400.0
2	2017-03-31	7069	6025.0
3	2017-04-30	2996	-4073.0
4	2017-05-31	5050	2054.0

data["huanbi"]=["NaN"]+[i/j for i,j in zip(list(data['diff'])[1:],list(data['sale'])[:23])]
data.head()

	date	sale	diff	huanbi
0	2017-01-31	2444	NaN	NaN
1	2017-02-28	1044	-1400.0	-0.572831
2	2017-03-31	7069	6025.0	5.77107
3	2017-04-30	2996	-4073.0	-0.576178
4	2017-05-31	5050	2054.0	0.685581

data1 = data.iloc[1:]   #去掉第一行
data1 = data1.set_index(['date'], drop=True)   #设置索引

#时序图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      #用来正常显示负号
data1["huanbi"].plot()
plt.xlabel('日期',fontsize=12,verticalalignment='top')
plt.ylabel('环比',fontsize=14,horizontalalignment='center')
plt.show()

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