pandas分析数据集的增长率的代码

以下是计算数据集增长率的 Pandas 代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame，假设每年数据集的大小如下
data = {'year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020],
        'size': [100, 200, 300, 450, 600, 900]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每年数据集的增长率并添加到 DataFrame
df['growth_rate'] = df['size'].pct_change()

# 打印结果
print(df)

运行结果如下：

   year  size  growth_rate
0  2015   100          NaN
1  2016   200     1.000000
2  2017   300     0.500000
3  2018   450     0.500000
4  2019   600     0.333333
5  2020   900     0.500000

每年的增长率表示为当前年份相对于前一年的增长量除以前一年的数据集大小。第一年的增长率为 NaN，因为前一年没有数据集。

相关问题

dataframe有年份、出生率、死亡率、自然增长率共四列，pyecharts画出 出生率、死亡率、自然增长率 的 平行坐标系图,即数据集的一行数据用一条折线表示。

可以使用 pandas 和 pyecharts 库来实现该需求。

首先，我们需要准备数据集并导入 pandas 库：

import pandas as pd

# 准备数据集
data = pd.DataFrame({
    'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
    'birth_rate': [11.9, 12.0, 12.1, 12.3, 12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 13.0, 13.2],
    'death_rate': [7.0, 7.2, 7.3, 7.5, 7.7, 7.9, 8.0, 8.2, 8.4, 8.6],
    'natural_growth_rate': [4.9, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.7, 4.7, 4.6, 4.6, 4.6]
})

接下来，我们可以使用 pyecharts 的 Parallel 组件来绘制平行坐标系图：

from pyecharts.charts import Parallel
from pyecharts import options as opts

# 绘制平行坐标系图
parallel = Parallel()
parallel.add_schema([
    {"dim": 0, "name": "Year"},
    {"dim": 1, "name": "Birth Rate"},
    {"dim": 2, "name": "Death Rate"},
    {"dim": 3, "name": "Natural Growth Rate"},
])
parallel.add("",
    data[['year', 'birth_rate', 'death_rate', 'natural_growth_rate']].values.tolist()
)
parallel.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel Coordinates"))
parallel.render_notebook()

运行代码后，即可在 Jupyter Notebook 中看到生成的平行坐标系图。如果想要在浏览器中查看，可以使用 `parallel.render("parallel.html")`，将图表保存为 HTML 文件，并在浏览器中打开。