计算年化复合增长率(CAGR):
CAGR表示投资的年化复合增长率,计算公式如下:
CAGR = \( CAGR = \left( \frac{V_f}{V_i} \right)^{\frac{1}{n}} - 1 \)
其中 \( V_f \) 是最终价值,\( V_i \) 是初始价值,\( n \) 是投资的年数。
示例代码如下:
def calculate_cagr(initial_value, final_value, years):
cagr = (final_value / initial_value) (1 / years) - 1
return cagr
initial_investment = 1000
final_investment = 2000
investment_years = 5
cagr_result = calculate_cagr(initial_investment, final_investment, investment_years)
print(f"年化复合增长率为: {cagr_result * 100:.2f}%")
```
计算环比增长率:
环比增长率表示本期数值与上一期数值相比的增长百分比,计算公式如下:
环比增长率 = \( \frac{本期数值 - 上期数值}{上期数值} \times 100\% \)
示例代码如下:
import pandas as pd
假设df是一个包含年份和销售额的DataFrame
df1 = df.set_index("year") 将年份设置为索引
df1.pct_change() 计算环比增长率
df1.pct_change(4) 保留四位小数
计算同比增长率:
同比增长率表示本期数值与上年同期数值相比的增长百分比,计算公式如下:
同比增长率 = \( \frac{本期数值 - 同期数值}{同期数值} \times 100\% \)
示例代码如下:
def dataPairCal(one, two):
if one and two:
return two / one - 1
else:
return 0
假设data_dict是一个包含年份和销售额的字典
for year in [2016, 2017, 2018]:
for one in range(1, 13):
data_dict[year][one] = 0
从Excel中读取数据并计算同比增长率
workbook = xlrd.open_workbook("data.xlsx", "rb")
sheet_one = workbook.sheet_by_name("Sheet1")
...(省略读取数据和计算的部分)
以上是几种常见的增长率计算方法及其在Python中的实现示例。请根据具体需求选择合适的方法进行计算