概要

データフレームのとある列に対して前日(一つ前のレコード)との変化率や
経過日数(日付の差分)を出したり、
移動平均を出したりする方法を書きます。

移動平均とは

一定区間の平均値を区間をずらしながら算出する平均値。
マイナーなものではないけど、めったに使わない人もいると思うので一応説明。
https://bellcurve.jp/statistics/blog/15528.html

ex) 3日移動平均だと3日づつの平均値を算出することになります。

データフレームはこんなのを使います。

データフレーム１のsales列の変動率を
pandasの pct_change を使って計算します。
計算結果を pct_change という列をデータフレームに作ってそこに格納します。

(その行の値 - 前の行の値) / 前の行の値

例)
(20 - 2) / 2

データフレーム1のsales列の差分をpandas の diff を使って計算して、
計算結果を diff という列をデータフレームに作って格納します。
今回は数字だ

データフレーム2のdate列のレコード間の経過日数を算出し、
計算結果を diff_date という列を作って格納する。

データフレーム1のsales列の3日間(3レコード分)の移動平均を計算し、
計算結果を rolling_mean 列を作って格納します。

df["sales"].cumsum() / df["sales"].sum()