百分比增长：按时间分组（使用Python）
创始人
2024-11-20 11:02:07
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要计算百分比增长并按时间分组，可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05'],
'销售额': [100, 120, 80, 150, 200]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 按日期升序排序
df = df.sort_values('日期')
# 计算每天的百分比增长
df['增长率'] = df['销售额'].pct_change() * 100
# 按日期分组计算平均增长率
grouped_df = df.groupby(df['日期'].dt.strftime('%Y-%m')).mean()
# 打印结果
print(grouped_df)
这段代码首先创建了一个包含日期和销售额的示例数据集。然后，使用pandas的to_datetime函数将日期列转换为日期类型，并按日期进行排序。接下来，使用pct_change函数计算每天的百分比增长，并将结果存储在一个名为“增长率”的新列中。最后，使用groupby函数按月份分组，并计算每个月的平均增长率。
输出结果将是一个按月份分组的数据框，包含每个月的平均增长率。
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