如何比较数据框中不同年份月度值的变化，Pandas/Python

在数据分析中，比较数据框（DataFrame）中不同年份的月度值变化是一项常见任务。Pandas 是一个强大的 Python 库，专门用于数据操作和分析，非常适合处理这类问题。以下是如何使用 Pandas 来比较不同年份月度值变化的步骤和相关概念：

基础概念

• 数据框（DataFrame）：Pandas 中的一个二维表格型数据结构，包含行和列。
• 时间序列分析：处理按时间顺序排列的数据的方法。
• 重采样（Resampling）：改变时间序列数据的频率。

相关优势

• 灵活性：Pandas 提供了丰富的数据操作功能。
• 高效性：底层使用 NumPy，处理速度快。
• 易用性：简洁的 API 设计使得数据分析变得简单。

类型与应用场景

• 类型：时间序列分析、数据聚合、数据透视等。
• 应用场景：金融数据分析、气象记录比较、销售趋势分析等。

示例代码

假设我们有一个包含年份和月份以及相应值的数据框 df，如下所示：

import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    'Year': [2020, 2020, 2020, 2021, 2021, 2021],
    'Month': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
    'Value': [100, 150, 200, 120, 170, 220]
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤 1: 转换为时间序列

首先，将年份和月份合并为一个日期时间对象：

df['Date'] = pd.to_datetime(df[['Year', 'Month']].assign(Day=1))
df.set_index('Date', inplace=True)

步骤 2: 计算月度变化

计算每个月相对于前一年的变化百分比：

df_monthly = df.resample('M').last()  # 获取每个月的最后一个值
df_monthly_pct_change = df_monthly.pct_change(periods=12) * 100  # 计算年对年的百分比变化

步骤 3: 查看结果

查看计算出的百分比变化：

print(df_monthly_pct_change)

可能遇到的问题及解决方法

问题：数据中存在缺失值。 解决方法：在进行重采样或计算之前，可以使用 fillna 方法填充缺失值，或者使用 dropna 删除含有缺失值的行。

df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 前向填充
# 或者
df.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行

通过上述步骤，你可以有效地比较和分析不同年份间的月度值变化。这种方法不仅适用于简单的百分比变化计算，还可以扩展到更复杂的时间序列分析中。