pandas如何算某一列的同比

在 pandas 中，可以使用 `pct_change()` 方法来计算同比增长率。具体步骤如下：

1. 首先，将时间列设置为索引。如果时间列不是 `datetime` 类型，需要先将其转换为 `datetime` 类型，然后再设置为索引。假设时间列为 `date`，可以使用以下代码将其转换为 `datetime` 类型并设置为索引：

   df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
   df.set_index('date', inplace=True)

2. 然后，使用 `pct_change()` 方法计算同比增长率。假设需要计算列名为 `col` 的同比增长率，可以使用以下代码：

   df['col_yoy'] = df['col'].pct_change(periods=12)

其中，`periods=12` 表示计算同比增长率时需要往前推 12 个月。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列设置为索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 计算同比增长率
df['col_yoy'] = df['col'].pct_change(periods=12)