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Pandas常用累計(jì)、同比、環(huán)比等統(tǒng)計(jì)方法實(shí)踐過程

 更新時(shí)間：2022年05月17日 10:37:26   作者：肖永威  
這篇文章主要介紹了Pandas常用累計(jì)、同比、環(huán)比等統(tǒng)計(jì)方法實(shí)踐過程，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

統(tǒng)計(jì)表中常常以本年累計(jì)、上年同期（累計(jì)）、當(dāng)期（例如當(dāng)月）完成、上月完成為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行同比、環(huán)比分析。

如下月報(bào)統(tǒng)計(jì)表所示樣例，本文將使用Python Pandas工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

在這里插入圖片描述

其中：

  • （本年）累計(jì)：是指本年1月到截止月份的合計(jì)數(shù)
  • （上年）同期（累計(jì)）：是指去年1月到與本年累計(jì)所對應(yīng)截止月份的合計(jì)數(shù)
  • 同比（增長率）＝（本期數(shù)－同期數(shù)）/同期數(shù)*100％
  • 環(huán)比（增長率）＝（本期數(shù)－上期數(shù)）/上期數(shù)*100％

注：這里的本期是指本月完成或當(dāng)月完成，上期數(shù)是指上月完成。

示例數(shù)據(jù)：

在這里插入圖片描述

注：為了演示方便，本案例數(shù)據(jù)源僅使用2年，且每年5個(gè)月的數(shù)據(jù)。

1.（本年）累計(jì)

在做統(tǒng)計(jì)分析開發(fā)中，按年度、按月累計(jì)某些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，是比較常見的需求。對于數(shù)據(jù)來說，就是按規(guī)則逐行累加數(shù)據(jù)。

Pandas中的cumsum()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)按某時(shí)間維度累計(jì)需求。

# 取本年累計(jì)值
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data2021.csv')
cum_columns_name = ['cum_churncount','cum_newcount']
df[cum_columns_name] = df[['years','churncount','newcount']].groupby(['years']).cumsum()

注：其中分組‘years’是指年度時(shí)間維度累計(jì)。

計(jì)算結(jié)果如下：

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2.（上年）同期累計(jì)

對于（上年）同期累計(jì)，將直接取上一年度累計(jì)值的同月份數(shù)據(jù)。pandas DataFrame.shift()函數(shù)可以把數(shù)據(jù)移動(dòng)指定的行數(shù)。

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接續(xù)上列，讀取同期數(shù)據(jù)。首先是把‘yearmonth’上移五行，如上圖所示得到新的DataFrame，通過‘yearmonth’進(jìn)行兩表數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（左關(guān)聯(lián)：左側(cè)為原表，右側(cè)為移動(dòng)后的新表），實(shí)現(xiàn)去同期數(shù)據(jù)效果。

cum_columns_dict = {'cum_churncount':'cum_same_period_churncount',
                        'cum_newcount':'cum_same_period_newcount'}
df_cum_same_period = df[['cum_churncount','cum_newcount','yearmonth']].copy()
df_cum_same_period = df_cum_same_period.rename(columns=cum_columns_dict)
#df_cum_same_period.loc[:,'yearmonth'] = df_cum_same_period['yearmonth'].shift(-12) # 一年12個(gè)月
df_cum_same_period.loc[:,'yearmonth'] = df_cum_same_period['yearmonth'].shift(-5)   # 由于只取5個(gè)月數(shù)據(jù)的原因
df = pd.merge(left=df,right=df_cum_same_period,on='yearmonth',how='left')

3. 上月（完成）

取上月的數(shù)據(jù)，使用pandas DataFrame.shift()函數(shù)把數(shù)據(jù)移動(dòng)指定的行數(shù)。

接續(xù)上列，讀取上期數(shù)據(jù)。（與取同期原理一樣，略）

last_mnoth_columns_dict = {'churncount':'last_month_churncount',
                        'newcount':'last_month_newcount'}
df_last_month = df[['churncount','newcount','yearmonth']].copy()
df_last_month = df_last_month.rename(columns=last_mnoth_columns_dict)
df_last_month.loc[:,'yearmonth'] = df_last_month['yearmonth'].shift(-1)  # 移動(dòng)一行
df = pd.merge(left=df,right=df_last_month,on='yearmonth',how='left')

4. 同比（增長率）

計(jì)算同比涉及到除法，需要剔除除數(shù)為零的數(shù)據(jù)。

df.fillna(0,inplace=True) # 空值填充為0 
# 計(jì)算同比
df.loc[df['cum_same_period_churncount']!=0,'cum_churncount_rat'] = (df['cum_churncount']-df['cum_same_period_churncount'])/df['cum_same_period_churncount'] # 除數(shù)不能為零
df.loc[df['cum_same_period_newcount']!=0,'cum_newcount_rat'] =  (df['cum_newcount']-df['cum_same_period_newcount'])/df['cum_same_period_newcount'] # 除數(shù)不能為零
df[['yearmonth','cum_churncount','cum_newcount','cum_same_period_churncount','cum_same_period_newcount','cum_churncount_rat','cum_newcount_rat']]

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5. 環(huán)比（增長率）

# 計(jì)算環(huán)比
df.loc[df['last_month_churncount']!=0,'churncount_rat'] = (df['churncount']-df['last_month_churncount'])/df['last_month_churncount'] # 除數(shù)不能為零
df.loc[df['last_month_newcount']!=0,'newcount_rat'] =  (df['newcount']-df['last_month_newcount'])/df['last_month_newcount'] # 除數(shù)不能為零
df[['yearmonth','churncount','newcount','last_month_churncount','last_month_newcount','churncount_rat','newcount_rat']]

在這里插入圖片描述

6. 總結(jié)

pandas做統(tǒng)計(jì)計(jì)算功能方法比較多，這里總結(jié)用到的技術(shù)有累計(jì)cumsum()函數(shù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)shift()函數(shù)、表合并關(guān)聯(lián)merge()函數(shù)，以及通過loc條件修改數(shù)據(jù)。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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