Nivel 4 · Mes a mes e interanual

¿Crecimiento respecto a qué?

“Subió un 93 %” no significa nada hasta que dices comparado con qué. Las dos comparaciones que usan todos los analistas:

• Periodo contra periodo (mes a mes, MoM): este mes frente al mes anterior. Bueno para detectar cambios bruscos.
• Interanual (YoY): este mes frente al mismo mes del año pasado. La prueba justa para un negocio estacional, porque noviembre se compara con otro noviembre.

shift y pct_change

shift(n) desplaza una serie hacia abajo n filas, de modo que cada fila queda junto al valor de n filas antes. El crecimiento es entonces simple aritmética:

monthly = orders.set_index("order_date").resample("MS").size()
growth = (monthly / monthly.shift(1) - 1) * 100

pct_change(n) es el atajo para exactamente eso: monthly.pct_change() es el cambio respecto a la fila anterior, y monthly.pct_change(12) respecto a la fila 12 posiciones atrás. En una serie mensual sin meses ausentes, 12 filas atrás es el mismo mes del año pasado. Esa es una razón más para construir series mensuales con resample: nunca se salta un mes, así que los desplazamientos de fila siempre coinciden con los del calendario.

Fíjate en que pct_change devuelve una fracción (0.137), así que multiplica por 100 para obtener un porcentaje (13.7).

La primera fila no tiene nada antes, así que su cambio MoM es NaN. Las primeras 12 filas no tienen una fila de hace un año, así que su cambio YoY es NaN. Eso es correcto: no las rellenes con 0, que afirmaría “sin cambio”.

Un ejemplo trabajado

Calculadas sobre la serie completa, las filas de 2025 se leen así:

#  order_date  n_orders  mom_pct  yoy_pct
#  2025-01-01       296    -57.6     26.0
#  2025-10-01       371      7.5     14.2
#  2025-11-01       715     92.7     13.7
#  2025-12-01       777      8.7     11.3

Noviembre de 2025 casi se duplicó respecto a octubre (+92,7 %), lo que suena a un avance. En términos interanuales es +13,7 %, en línea con el resto del año. Enero parece un mes de hundimiento mes a mes (−57,6 %) porque diciembre es el pico; en términos interanuales creció un 26 %. La estacionalidad hace que el MoM oscile violentamente justo en los momentos en que la gente presta más atención.

Calcula primero, filtra al final

Como con las ventanas móviles, la comparación necesita historial. Si seleccionas 2025 primero, enero no tiene un diciembre antes y nada tiene una fila de hace un año. Construye las columnas sobre los 36 meses, y luego selecciona con table.loc["2025"]: en un DatetimeIndex, una cadena de año selecciona el año entero.

Errores comunes

• Filtrar a un año antes de pct_change, lo que convierte las comparaciones en NaN.
• Olvidar * 100 e informar 0.137 como “0,1 %”.
• Usar pct_change(12) en una serie con meses ausentes, de modo que 12 filas ya no son 12 meses.
• Llamar “crecimiento” a los saltos estacionales mes a mes sin la cifra interanual al lado.