python 時系列データの前期伸び率、前年同期比伸び率、四半期移動平均を計算する

# データの読み込み
import pandas as pd
df1 = pd.read_table("All-industry-activity-index.tsv")
df1

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# matplotlib の設定を調整   
plt.rcParams['font.family'] = 'IPAPGothic' #全体のフォントを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [12, 6]
plt.rcParams['font.size'] = 20 #フォントサイズを設定 default : 12
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 15 # 横軸のフォントサイズ
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 15
df1.plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x115efec88>

df1['前月差分']= df1['原指数'].diff()
df1['変化率']= df1['原指数'].pct_change()
df1['移動平均'] = df1['原指数'].rolling(window=3, center=False).mean()
df1.head()

df1.loc[:,['移動平均','原指数']].plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1161e0ac8>

# データの読み込み
import pandas as pd
df2 = pd.read_table("All-industry-activity-index.tsv")

#  日付 を DatetimeIndex に変換、INDEXとして設定
df2 = df2.set_index(pd.DatetimeIndex(df['日付']))
#  DatetimeIndex  に四半期ごとにグループ化    
df_q = df2.set_index([df2.index.quarter, df2.index.year,  df2.index])
df_q.index.names = ['quarter', 'year', 'date']
df_q

df_q = df_q.mean(level=['quarter','year'])

df_q['前期比伸び率']= df_q['原指数'].pct_change()
df_q['前年同期比伸び率'] = (df_q['原指数'] - df_q['原指数'].shift(4)) / df_q['原指数']
df_q['四半期移動平均'] = df_q['原指数'].rolling(window=4, center=True).mean()
df_q

df_q.loc[:,['四半期移動平均','原指数']].plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1166f8630>

四半期の移動平均は、前後の点が少ないため、あまり算出できていません。    
四半期のデータではない場合もmin_periods を指定することで、計算に必要なデータが少ない場合も、移動平均を算出することができます。