季度数据循环填充

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求助！！季度数据处理
我想计算（企业i在t季度营业收入/2019年对应季度t的营业收入）-1
我的数据如下：revenue_2019是我想生成的一列，我想让2020-2023各个季度的revenue_2019是2019对应季度的数据，应该怎么做？

1. id        营业收入        revenue_2019        quarter1
   
2. 2        4.8e+10        4.84e+10        2019q1
   
3. 2        1.4e+11        1.39e+11        2019q2
   
4. 2        2.2e+11        2.24e+11        2019q3
   
5. 2        3.7e+11        3.68e+11        2019q4
   
6. 2        4.8e+10                2020q1
   
7. 2        1.5e+11                2020q2
   
8. 2        2.4e+11                2020q3
   
9. 2        4.2e+11                2020q4
   
10. 2        6.2e+10                2021q1
    
11. 2        1.7e+11                2021q2
    
12. 2        2.7e+11                2021q3
    
13. 2        4.5e+11                2021q4
    
14. 2        6.3e+10                2022q1
    
15. 2        2.1e+11                2022q2
    
16. 2        3.4e+11                2022q3
    
17. 2        5.0e+11                2022q4
    
18. 2        6.8e+10                2023q1
    
19. 2        2.0e+11                2023q2
    
20. 2        2.9e+11                2023q3
    
21. 2        4.7e+11                2023q4

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关键词：季度数据 Revenue Quarter Venue Even

要计算你描述的指标，你需要首先按照企业id和季度对数据进行排序。然后，你可以使用pandas库在Python中处理数据。

以下是一个简单的示例代码：

```python
import pandas as pd

# 假设df是你的数据框
df.sort_values(['id', 'quarter'], inplace=True)

# 创建一个空列来存放2019年的营业收入
df['revenue_2019'] = None

# 对于每个企业id，找到其在2019年的营业收入，并填充到对应季度的空列中
for group in df.groupby('id'):
    revenue_2019 = group[group['quarter'].str.contains('2019q')]]['营业收入'].values[0]
    group['revenue_2019'] = revenue_2019

# 最后，你可以计算你描述的那个指标
df['growth_rate'] = (df['营业收入'] / df['revenue_2019']) - 1
```

这只是一个基础的示例，实际情况可能需要更复杂的逻辑来处理缺失数据或其他特殊情况。

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