在数据处理的计算之中经常会涉及到环比和同比这两个值的计算，其中环比表示的是某一个时间段内的数值和上一个时间段之间的比值，也就是除法计算 。而同比则是用来表示增长速度的，需要和同一时间段内的数据相比 。下面有python计算二者的代码示例，一起往下看看吧 。
文章插图
一、环比
【Python计算环比增长怎么做？Python如何计算环比与同比】在实现数据计算之前还需要准备好数据才可以，这个数据能够从Excel表格以及csv文件中读取，也可以通过DataFrame数据结构加上random模块来随机生成 。不过重要的一点就是，在数据之中需要有明确表示时间段的值，生成数据的代码如下所示：
months = pd.date_range(start='2010-01-01', end='2020-12-31', freq='M')test_df = pd.DataFrame({'month': months, 'v': 100*np.random.rand(months.shape[0], 1).reshape(months.shape[0])})那么环比的计算公式就很简单了，首先取出其中一列的数据，也就是要计算环比的字段 。然后使用该行数据除以其减去1就能够得到它与上一个时间段的环比，代码示例如下所示：
test_df['v_last']=test_df['v'].shift(1)test_df['month_erlier_1']=test_df['v']/test_df['v_last']-1二、同比
那么同比的计算公式又不一样了，因为它不仅仅是数据之间的比率 。需要使用本期发展水平-同期水平）/同期发展水平×100%这个公式才可以得到数据的环比率，本期指的就是要计算环比的数据，而同期则是同一时间段的数据，就像是2020年6月于2021年6月一样 。将公式套用即可计算出同比，代码如下：
test_df['year_erlier_3']=test_df["v"].pct_change(periods=12)以上就是关于“Python计算环比增长怎么做？Python如何计算环比于同比”的全部内容了，希望对你有所帮助 。
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