在Python中计算每个分组的3个月变化差值%

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将数据按照分组进行分组操作，可以使用pandas库的groupby函数实现。假设数据存储在一个名为df的DataFrame中，其中包含两列：日期（date）和数值（value）。

import pandas as pd

# 按照日期进行分组
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='3M'))

1. 接下来，对每个分组计算3个月变化差值%。可以使用pandas库的pct_change函数来计算变化差值%。

# 计算每个分组的3个月变化差值%
result = grouped['value'].pct_change()

1. 最后，将结果添加到原始DataFrame中。

df['3M_change'] = result

完整代码示例：

import pandas as pd

# 假设数据存储在一个名为df的DataFrame中，包含两列：日期（date）和数值（value）

# 按照日期进行分组
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='3M'))

# 计算每个分组的3个月变化差值%
result = grouped['value'].pct_change()

# 将结果添加到原始DataFrame中
df['3M_change'] = result

这样，就可以得到每个分组的3个月变化差值%。在实际应用中，可以根据具体需求对结果进行进一步处理和分析。

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