如何在Pandas DataFrame中按ID逐月计算环比差值及增长率

问题根源 #

你代码里的核心错误是分组时同时包含了ID和MONTH，这样每个ID+MONTH的组合都会成为一个独立分组，每个分组里只有1条数据，调用shift()或pct_change()自然返回全NaN。

正确实现步骤 #

1. 先按ID和MONTH对数据排序，保证每个ID下的月份是连续递增的；
2. 仅按ID分组，计算环比差值和增长率；
3. 将首行的NaN值替换为0（对应每个ID的第一个月没有上月数据，差值和增长率为0）；
4. 注意增长率需要将pct_change()的结果乘以100，转换成百分比格式。

完整代码 #

# 先排序（建议避免使用inplace=True，防止修改原数据）
df_sorted = df_all.sort_values(['ID', 'MONTH']).reset_index(drop=True)

# 按ID分组计算环比差值
df_sorted['Variance'] = df_sorted['TOTAL'] - df_sorted.groupby('ID')['TOTAL'].shift().fillna(0)

# 按ID分组计算环比增长率（转换为百分比，保留1位小数）
df_sorted['Variance %'] = df_sorted.groupby('ID')['TOTAL'].pct_change().fillna(0) * 100
df_sorted['Variance %'] = df_sorted['Variance %'].round(1)

结果示例 #

处理后的数据前几行如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryan1234