在熊猫中发现增长趋势[关闭]

Question

已关闭 。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。

---

想改善这个问题吗？ 更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。

3年前关闭。

改善这个问题

给定一组（时间序列）数据，如何以增加/减少，不稳定，不变等方式解释数据。

Year  Revenue
1993     0.85
1994     0.99
1995     1.01
1996     1.12
1997     1.25
1998     1.36
1999     1.28
2000     1.44

Answer 1

您可以使用numpy.polyfit，您可以提供订单作为拟合多项式的度。

请参阅：numpy.polyfit文档

import numpy as np
import pandas as pd

def trendline(data, order=1):
    coeffs = np.polyfit(data.index.values, list(data), order)
    slope = coeffs[-2]
    return float(slope)

#Sample Dataframe
revenue = [0.85, 0.99, 1.01, 1.12, 1.25, 1.36, 1.28, 1.44]
year = [1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000]

# check if values are exactly same
if (len(set(revenue))) <= 1:
    print(0)
else:
    df = pd.DataFrame({'year': year, 'revenue': revenue})

    slope = trendline(df['revenue'])
    print(slope)

所以现在如果斜率的值是+ ve，趋势是增加的，如果是0，趋势是恒定的，否则是减少的

在您给定的数据中，斜率是0.0804761904762。因此，趋势正在增加

更新：如果值完全恒定，趋势线将失败，您可以添加自定义检查(len(set(revenue))) <= 1以进行验证，如果是，则返回0。