分析商品销售环比代码

当你想分析商品销售的环比（即相对于上一期或前一时间段的增减情况）时，你可以使用Python中的pandas库来进行数据处理。以下是一个简单的步骤示例：

首先，假设你有一个包含日期和销售额的数据框（DataFrame），其中日期是索引，销售额列是你关心的数据。例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含'日期'和'Sales'两列的数据框
df = pd.DataFrame({
    '日期': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31'),
    'Sales': [100, 120, 150, 180, ...] # 销售额数据
})

要计算环比，你可以使用`pct_change()`函数，这个函数返回每个值相对于前一个值的百分比变化：

# 计算销售环比
df['环比'] = df['Sales'].pct_change()

这将会在数据框新增一列`环比`，其值表示相应月份的销售额相比于前一个月的增长百分比。

如果需要计算滚动环比，比如考虑过去n个月的平均值，你可以使用`rolling`窗口：

# 计算滚动3个月的平均环比
window_size = 3
df['滚动环比'] = df['Sales'].pct_change().rolling(window=window_size).mean()

记得处理好起始几个月没有足够数据的情况，可能需要设置合适的填充策略。