Pandas常用累計、同比、環(huán)比等統(tǒng)計方法實踐過程
統(tǒng)計表中常常以本年累計、上年同期（累計）、當期（例如當月）完成、上月完成為統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并進行同比、環(huán)比分析。
如下月報統(tǒng)計表所示樣例，本文將使用Python Pandas工具進行統(tǒng)計。
其中：
- （本年）累計：是指本年1月到截止月份的合計數(shù)
- （上年）同期（累計）：是指去年1月到與本年累計所對應截止月份的合計數(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月完成，上期數(shù)是指上月完成。
示例數(shù)據(jù)：
注：為了演示方便，本案例數(shù)據(jù)源僅使用2年，且每年5個月的數(shù)據(jù)。
1.（本年）累計
在做統(tǒng)計分析開發(fā)中，按年度、按月累計某些統(tǒng)計數(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)可以實現(xiàn)按某時間維度累計需求。
# 取本年累計值
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’是指年度時間維度累計。
計算結(jié)果如下：
2.（上年）同期累計
對于（上年）同期累計，將直接取上一年度累計值的同月份數(shù)據(jù)。pandas DataFrame.shift()函數(shù)可以把數(shù)據(jù)移動指定的行數(shù)。
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’進行兩表數(shù)據(jù)關聯(lián)（左關聯(lián)：左側(cè)為原表，右側(cè)為移動后的新表），實現(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個月
df_cum_same_period.loc[:,'yearmonth'] = df_cum_same_period['yearmonth'].shift(-5) # 由于只取5個月數(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) # 移動一行
df = pd.merge(left=df,right=df_last_month,on='yearmonth',how='left')
4. 同比（增長率）
計算同比涉及到除法，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']]
5. 環(huán)比（增長率）
# 計算環(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']]
6. 總結(jié)
pandas做統(tǒng)計計算功能方法比較多，這里總結(jié)用到的技術(shù)有累計cumsum()函數(shù)、移動數(shù)據(jù)shift()函數(shù)、表合并關聯(lián)merge()函數(shù)，以及通過loc條件修改數(shù)據(jù)。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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