Pandas DF上的周与周、日与YoY计算

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用DataFrame（DF）来处理和分析数据。

1. 周与周计算： 在Pandas中，可以使用resample函数来进行时间序列数据的重采样。如果我们有一个包含日期时间索引的DataFrame，可以使用resample函数将数据按照周进行聚合计算。具体步骤如下：

• 首先，确保DataFrame的索引是日期时间类型，可以使用df.index = pd.to_datetime(df.index)将索引转换为日期时间类型。
• 然后，使用df.resample('W')将数据按照周进行重采样，其中'W'表示按照周进行重采样。
• 最后，可以使用聚合函数（如sum、mean、count等）对重采样后的数据进行计算。

例如，我们有一个包含销售数据的DataFrame df，其中索引是日期时间类型，列包含销售额数据。我们想要计算每周的销售总额，可以使用以下代码：

df.index = pd.to_datetime(df.index)  # 将索引转换为日期时间类型
weekly_sales = df.resample('W').sum()  # 按照周进行重采样，并计算销售总额

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1. 日与YoY计算： 日与YoY计算是指对时间序列数据进行日环比和同比计算。在Pandas中，可以使用shift函数和pct_change函数来实现这两种计算。

• 日环比计算：日环比计算是指当前日期与前一天相比的增长率。可以使用shift函数将数据向后移动一天，然后使用pct_change函数计算增长率。具体步骤如下：

daily_growth = df / df.shift(1) - 1  # 计算日环比增长率

• 同比计算：同比计算是指当前日期与去年同一日期相比的增长率。可以使用shift函数将数据向后移动一年，然后使用pct_change函数计算增长率。具体步骤如下：

yearly_growth = df / df.shift(365) - 1  # 计算同比增长率

其中，365表示一年的天数，可以根据实际情况进行调整。

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