Pandas Series计算后转列表如何保留对应日期索引

调用fred.get_series('GDPC1')获取的GDPC1序列是pandas Series对象，自带日期索引，索引与值一一对应。原实现逻辑用于计算季度GDP的年化环比增长率，但最终生成的普通列表仅存储了计算得到的增长率数值，丢失了匹配的日期索引。
原实现代码：

rgdp = fred.get_series('GDPC1')
fgdp=rgdp
rlistgdp=[] 
for a in range(len(rgdp)):
    rgdp2=((rgdp.iloc[a]/rgdp.iloc[a-1])**4-1) * 100
    rlistgdp.append(rgdp2)
rlistgdp

参考截图：

优先推荐使用pandas原生时序方法计算，既不会丢失索引，还能规避原循环的逻辑bug（原循环从索引0开始遍历，a=0时a-1=-1会取序列最后一个值作为除数，导致第一期增长率计算错误）。

方法1：原生pandas实现（推荐） #

用pct_change()直接计算环比增速，计算结果会自动保留原日期索引，无需手动遍历：

rgdp = fred.get_series('GDPC1')
# 计算季度年化环比增长率，索引与原序列完全对应
rgdp_annual_growth = (rgdp.pct_change() + 1) ** 4 * 100 - 100

# 如果需要列表格式存储（日期+对应增长率），直接转成元组列表即可
rlistgdp = list(rgdp_annual_growth.items())

计算得到的rgdp_annual_growth本身就是带日期索引的Series，可直接用于后续时序分析、绘图、按日期筛选等操作；转成的列表每个元素都是(日期时间, 增长率值)的元组，不会丢失索引对应关系。

方法2：保留循环写法改造 #

如果需要沿用手写循环的逻辑，在追加元素时同时把对应日期索引和计算值一起存入列表即可，注意遍历从索引1开始，避免第一期计算错误：

rgdp = fred.get_series('GDPC1')
rlistgdp = []
# 从索引1开始遍历，第一期不存在前值，无有效增长率
for a in range(1, len(rgdp)):
    current_date = rgdp.index[a]
    growth = ((rgdp.iloc[a] / rgdp.iloc[a-1]) ** 4 - 1) * 100
    rlistgdp.append( (current_date, growth) )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JamieC113a