python用pandas计算年增长率

要使用pandas计算年增长率，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，根据年份提取数据集中的所需年份数据。你可以使用`isin()`方法来选择特定年份的数据。
2. 接下来，计算每一年的增长率。你可以使用`pct_change()`方法来计算每一行相对于前一行的增长率。
3. 最后，将增长率乘以100并保留两位小数，以将其转换为百分比形式。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas计算年增长率：

# 选择所需年份的数据
temp_df = df[df['year'].isin(('2013', '2014'))]

# 计算每一年的增长率
temp_df['yearly_growth_rate'] = temp_df['Close'].pct_change() * 100

# 将增长率保留两位小数，并填充缺失值为0
temp_df['yearly_growth_rate'] = temp_df['yearly_growth_rate'].fillna(0).round(2)

# 显示结果
print(temp_df[['year', 'Close', 'yearly_growth_rate']])

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python用pandas计算增长率

要使用pandas计算增长率，可以使用pandas的pct_change()函数。该函数可以计算当前行与上一行之间的增长率。首先，你需要确保数据已经读取到pandas的DataFrame中。然后，你可以使用pandas的pct_change()函数来计算每行的增长率，并使用fillna(0)函数将第一行的NaN值填充为0。最后，你可以使用apply()函数和format()函数将增长率转换为百分数格式。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
FacebookDf = pd.read_excel(r'D:\jupyter\Untitled Folder\Facebook2017年股票数据.xlsx', index_col='Date')

# 计算每行的增长率
FacebookDf['pct_change'] = FacebookDf['Close'].pct_change(1).fillna(0).apply(lambda x: format(x, '.2%'))

# 打印结果
print(FacebookDf['pct_change'].head())

pandas 计算同一列年增长率

Pandas 中计算同一列的年增长率通常涉及到百分比变化的计算，可以采用简单的方法如 (新值 - 原值) / 原值 * 100%。假设你想计算某个连续时间序列（例如年度数据）中某一列的增长率，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的 DataFrame 中有连续的年份作为索引，并且你需要计算增长的列名已经存在。

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，'value_column'是你想要计算增长率的列
df['previous_value'] = df['value_column'].shift(1)

这一步添加了前一年的数据到 'previous_value' 列，方便后续计算。

2. 然后你可以计算增长率：

df['growth_rate'] = ((df['value_column'] - df['previous_value']) / df['previous_value']) * 100

这里假设 `value_column` 的第一项增长率无法直接计算，可以设置初始值为0或根据实际情况处理。

3. 结果中 `'growth_rate'` 列就是你要的年增长率，需要注意的是，这个计算方法是基于同比（即今年相对于去年）的，如果需要环比（今年相对于上一年度某月）或其他时间段，可能需要调整时间段的选择。