计算列的同比增长

Question

我正在尝试计算列之间的同比变化。可以说我有下面的 df

datedf = pd.DataFrame({'ID':list('12345'),'1/1/2019':[1,2,3,4,5],'2/1/2019':[1,2,3,4,5],'3/1/2019':[1,2,3,4,5],'1/1/2020':[2,4,6,8,10],'2/1/2020':[2,4,6,8,10],'3/1/2020':[2,4,6,8,10]})

为了达到下面这个结果，我需要进行什么转换才能显示 100% 的同比增益。

endingdf = pd.DataFrame({'ID':list('12345'),'1/1/2020':[1,1,1,1,1],'2/1/2020':[1,1,1,1,1],'3/1/2020':[1,1,1,1,1]})

这是我尝试过的代码，但它不起作用。我正在使用的真实数据已有多年。

just_dates = datedf.loc[:,'1/1/2019':]
just_dates.columns = pd.to_datetime(just_dates.columns)
just_dates.groupby(pd.Grouper(level=0,freq='M',axis=1),axis=1).pct_change()

Answer 1

尝试这个：result = datedf.set_index('ID')result.columns = pd.to_datetime(result.columns)result = result.pct_change(periods=12, freq='MS', axis=1)结果：    2019-01-01  2019-02-01  2019-03-01  2020-01-01  2020-02-01  2020-03-01ID                                                                        1          NaN         NaN         NaN         1.0         1.0         1.02          NaN         NaN         NaN         1.0         1.0         1.03          NaN         NaN         NaN         1.0         1.0         1.04          NaN         NaN         NaN         1.0         1.0         1.05          NaN         NaN         NaN         1.0         1.0         1.0