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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)。
代码语言:txt
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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%。
代码语言:txt
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# 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。
代码语言:txt
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df['3M_change'] = result

完整代码示例:

代码语言:txt
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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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