同比 和 環比 都是為了顯示資料的變化速度，但是基數不同，同比側重長期資料趨勢變化，環比側重於短期內資料趨勢變化
同比是指在同一時期內的資料趨勢變化，用於本期與同期的對比，例如本期2018-02月銷售額與同期2017-02月銷售額做對比。【（本期 - 同期）/ 同期】
環比是指在短時間內的資料趨勢變化，用去本期與臨近一起的對比，例如本期2018-02月銷售額與上一期2018-01月銷售額做對比。【（本期 - 臨近一期）/ 臨近一期】
下面是計算環比的例子，其實同比可以參照這種思路。
import pandas as pd
import random
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
date =
list
(pd.date_range(
'1/1/2017'
, periods=
24, freq=
'm')
)#生成日期
sale =
[random.randint(
1000
,9000
)for i in
range(0
,24)]
#隨機生成銷售額
data = pd.dataframe(
)#組成乙個dataframe
data.head(
)
sale
02017-01-31
2444
12017-02-28
1044
22017-03-31
7069
32017-04-30
2996
42017-05-31
5050
data[
'diff'
]= data[
"sale"
].diff(
)
data.head(
)
sale
diff
02017-01-31
2444
nan1
2017-02-28
1044
-1400.0
22017-03-31
7069
6025.0
32017-04-30
2996
-4073.0
42017-05-31
5050
2054.0
data[
"huanbi"]=
["nan"]+
[i/j for i,j in
zip(
list
(data[
'diff'])
[1:]
,list
(data[
'sale'])
[:23]
)]data.head(
)
sale
diff
huanbi
02017-01-31
2444
nannan
12017-02-28
1044
-1400.0
-0.572831
22017-03-31
7069
6025.0
5.77107
32017-04-30
2996
-4073.0
-0.576178
42017-05-31
5050
2054.0
0.685581
data1 = data.iloc[1:
]#去掉第一行
data1 = data1.set_index(
['date'
], drop=
true
)#設定索引
#時序圖
plt.figure(figsize=(10
,6))
plt.rcparams[
'font.sans-serif']=
['simhei'
]#用來正常顯示中文標籤
plt.rcparams[
'axes.unicode_minus']=
false
#用來正常顯示負號
data1[
"huanbi"
].plot(
)plt.xlabel(
'日期'
,fontsize=
12,verticalalignment=
'top'
)plt.ylabel(
'環比'
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