python 实现对 同比、环比、占比、贡献率、拉动率 、移动均值 等的计算(附详细代

在Python中，可以使用pandas和numpy库来实现对同比、环比、占比、贡献率、拉动率、移动均值等的计算。

同比计算：
同比指的是与上一年相比的增长率。可以通过pandas库的groupby和shift方法来实现，具体步骤如下：
1. 使用groupby方法，按照年份对数据进行分组。
2. 使用shift方法，将当前年份的数据移动一年，得到上一年的数据。
3. 计算同比增长率（（当前年份数据 - 上一年数据）/ 上一年数据）* 100

环比计算：
环比指的是与前一个时间点相比的增长率。可以通过pandas库的shift方法和计算公式来实现，具体步骤如下：
1. 使用shift方法，将当前时间点的数据移动一个时间单位，得到前一个时间点的数据。
2. 计算环比增长率（（当前时间点数据 - 前一个时间点数据）/ 前一个时间点数据）* 100

占比计算：
占比指的是某个变量在总体中的比例。可以通过pandas库的sum方法和计算公式来实现，具体步骤如下：
1. 使用sum方法，计算出总体中某个变量的总和。
2. 使用该变量的数值除以总体的总和，并乘以100，即为占比值。

贡献率计算：
贡献率指的是某个变量对整体变化的贡献。可以通过pandas库的sum方法和计算公式来实现，具体步骤如下：
1. 使用sum方法，计算出总体中某个变量的总和。
2. 使用该变量的总和除以整体的总和，并乘以100，即为贡献率值。

拉动率计算：
拉动率指的是某个变量对整体变化的拉动效应。可以通过pandas库的sum方法和计算公式来实现，具体步骤如下：
1. 使用sum方法，计算出总体中某个变量的总和。
2. 使用该变量的总和除以整体的总和，乘以100，即为拉动率值。

移动均值计算：
移动均值指的是在一个移动窗口内的数据均值。可以通过pandas库的rolling方法和mean方法来实现，具体步骤如下：
1. 使用rolling方法，指定移动窗口的大小。
2. 使用mean方法，计算移动窗口内的数据均值。

以上就是Python实现对同比、环比、占比、贡献率、拉动率、移动均值等的计算的详细代码。