我现在有1 2 3 4 5 6 7 8 9，共计九个月的总共350个品类物品的月均存储量，怎么去计算2 3 4 5 6 7 8 9共计八个月的环比增长率以及延迟特征，给出python代码实现

要计算2到9月的月度环比增长率和延迟特征，你可以按照以下步骤操作：

1. 将数据转换为适合处理的pandas DataFrame。
2. 计算月度增长率。
3. 创建延迟特征。

这是一个Python代码示例：

import pandas as pd

# 假设你的数据是一个列表，每行包含一个品类的存储量和月份
data = [['1', 1], ['2', 120], ['3', 150], ['4', 200], ['5', 250], ['6', 300], ['7', 350], ['8', 370], ['9', 400]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['month', 'storage_amount'])

# 转换月份为数值
df['month_num'] = df['month'].str.extract(r'(\d+)', expand=False).astype(int)

# 计算月度增长率（相对于前一个月）
df['growth_rate'] = df['storage_amount'].pct_change() * 100  # 乘以100得到百分比

# 创建延迟特征，例如上个月的存储量
df['lag_amount'] = df.groupby('month_num')['storage_amount'].shift(1)

# 从第二个月开始计算增长率，因为第一个月没有滞后值
df['growth_rate'][1:] = df['growth_rate'][1:].fillna(0)  # 填充第一个月的增长率为0

# 提取2到9月的数据
monthly_data = df[(df['month_num'] >= 2) & (df['month_num'] <= 9)]

print(monthly_data[['month_num', 'growth_rate', 'lag_amount']])

这段代码将处理2到9月的数据，计算月度增长速率并提供上一月的存储量作为延迟特征。注意，如果你的数据中存在缺失值，你可能需要先进行适当的预处理，比如使用`fillna()`或`interpolate()`方法。