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Python:计算需要从数据帧中分组的值的5年滚动CAGR

Python中计算需要从数据帧中分组的值的5年滚动CAGR可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:首先,需要导入pandas库和numpy库来进行数据处理和计算。
代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建数据帧:根据你的数据,创建一个包含需要计算的值的数据帧。
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
                   'value': [100, 120, 150, 180, 200, 230, 250, 280, 300, 330]})
  1. 计算5年滚动CAGR:使用pandas的rolling函数和numpy的power函数来计算5年滚动CAGR。
代码语言:txt
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window = 5
df['cagr'] = ((df['value'] / df['value'].shift(window)) ** (1 / window) - 1) * 100
df['cagr'] = df['cagr'].round(2)  # 保留两位小数
  1. 打印结果:打印计算结果。
代码语言:txt
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print(df)

这样就可以得到计算出的5年滚动CAGR值。

关于此问题,腾讯云提供了云计算相关产品和服务,例如腾讯云数据库、腾讯云服务器、腾讯云容器服务等,具体可以参考腾讯云官方文档以获取更详细的信息。

参考链接:腾讯云产品文档

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