各位小伙伴，在数据分析中，我们会经常用到同比、环比。那么学习了python以后，如何来通过Python Pandas来计算呢？这里废话不多说，直接上干货-代码！

第一步：生成测试数据

#生成测试数据

import pandas as pd

import random

date_M = list(pd.date_range('1/1/2019', periods=24, freq='M')) #生成日期

mony = [random.randint(18000,20000) for i in range(0,24)] #随机生成销售额

data = pd.DataFrame({'date_M':date_M,'mony':mony}) #构建一个dataframe

第二步：计算环比增长

这里有三个方法，我们逐一介绍。

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#方法1

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#升序排列-按照日期

data.sort_values(by=['date_M'],inplace=True)

#新增列 -'huanbi' 环比的意思

data['huanbi_01']=0

#计算环比列数值

for i in range(0,len(data)):

if i == 0:

data['huanbi_01'][i] = 'null'

else:

data['huanbi_01'][i] = format((data['mony'][i] - data['mony'][i-1])/data['mony'][i-1],'.2%')

#format(res,'.2%') 小数格式化为百分数

'''

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#方法2:

使用diff(periods=1, axis=0)) 一阶差分函数

periods：移动的幅度 默认值为1

axis:移动的方向，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}，如果为0或者’index’，则上下移动，如果为1或者’columns’，则左右移动。默认列向移动

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data['huanbi_02'] = data['mony']/(data['mony']-data['mony'].diff())-1

data.fillna(0,inplace=True) #Null值填充

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#方法3:

使用pct_change()

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data['huanbi_03'] = data.mony.pct_change()

data.fillna(0,inplace=True) #Null值填充

环比输出图如下所示(其中huanbi_01,huanbi_02,huanbi_03,分别代表三个方法输出的结果)：

第三步：计算同比增长

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使用一阶差分函数diff()

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data['tongbi_data'] = data.mony.diff(12) #按月同比，12正好是12个月。

data.fillna(0,inplace=True)

data['tongbi_01'] = data['tongbi_data']/(data['mony'] - data['tongbi_data'])

结果如下所示：

注：由于数据是随机生成，小伙伴在运行程序的时候，结果会有所不同。