利用pandas对excel进行分组并计算增长率

首先，需要使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数来读取 Excel 文件。然后，可以使用 groupby() 函数来对数据进行分组，最后可以使用 pct_change() 函数来计算增长率。

下面是一个示例代码，假设我们有一个名为 data.xlsx 的 Excel 文件，其中包含了每个国家在 2011 年到 2021 年的人口数据：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按国家进行分组
grouped = df.groupby('Country')

# 计算增长率并添加到新列中
df['Growth Rate'] = grouped['Population'].pct_change()

# 打印结果
print(df)

在上面的代码中，我们首先使用 read_excel() 函数读取了 data.xlsx 文件，并将数据存储到了一个名为 df 的 DataFrame 中。然后，我们使用 groupby() 函数按照国家进行分组，并将分组结果存储到了一个名为 grouped 的对象中。最后，我们使用 pct_change() 函数计算了每个国家在不同年份之间的增长率，并将结果添加到了一个名为 'Growth Rate' 的新列中。

需要注意的是，pct_change() 函数默认计算相邻两个值之间的增长率，所以在上面的代码中，我们并没有指定计算的时间间隔。如果需要指定时间间隔，可以使用 period 参数来设置。