pandas 计算同一列前后2行增长率的函数

可以使用pandas中的shift方法和apply方法来计算同一列前后2行的增长率。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'sales': [100, 120, 150, 130, 180]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一行前和一行后的数据
df['last_sales'] = df['sales'].shift(1)
df['next_sales'] = df['sales'].shift(-1)

# 使用apply方法计算增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['next_sales'] - row['last_sales']) / row['last_sales'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

在上面的代码中，我们首先使用shift方法将sales列向上和向下移动一行，并将结果保存在last_sales列和next_sales列中。然后使用apply方法计算增长率，将结果保存在growth_rate列中。最后打印整个DataFrame。

需要注意的是，由于第一行和最后一行没有前一行或后一行的数据，所以增长率会被计算为NaN。如果需要去掉这些行，可以使用dropna方法删除包含NaN值的行，如下所示：

# 删除包含NaN值的行
df = df.dropna()

# 打印结果
print(df)