Как конвертировать ежемесячные данные ежеквартально в pandas
У меня есть месячные данные. Я хочу преобразовать его в "периоды" по 3 месяца, где в январе начинается 1 квартал. Таким образом, в приведенном ниже примере агрегация за первые 3 месяца будет преобразована в начало q2 (желаемый формат: 1996q2). И значение данных, которое получается в результате слияния трех месячных значений, представляет собой среднее (среднее) из трех столбцов. Концептуально не сложно. Кто-нибудь знает, как это сделать одним махом? Потенциально, я мог бы сделать много тяжелой работы с помощью циклов и просто жестко закодировать его, но я новичок в пандах и ищу что-то более умное, чем грубая сила.
1996-04 1996-05 1996-06 1996-07 .....
25 19 37 40
Поэтому я ищу:
1996q2 1996q3 1996q4 1997q1 1997q2 .....
avg avg avg ... ...
Ответы
Ответ 1
Вы можете использовать pd.PeriodIndex(..., freq = 'Q') в сочетании с groupby (..., axis = 1):
In [63]: df
Out[63]:
1996-04 1996-05 2000-07 2000-08 2010-10 2010-11 2010-12
0 1 2 3 4 1 1 1
1 25 19 37 40 1 2 3
2 10 20 30 40 4 4 5
In [64]: df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq='Q'), axis=1).mean()
Out[64]:
1996Q2 2000Q3 2010Q4
0 1.5 3.5 1.000000
1 22.0 38.5 2.000000
2 15.0 35.0 4.333333
ОБНОВЛЕНИЕ: чтобы получить столбцы в результирующем DF в виде строк типа intead period
dtype:
In [66]: res = (df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq='Q'), axis=1)
.mean()
.rename(columns=lambda c: str(c).lower()))
In [67]: res
Out[67]:
1996q2 2000q3 2010q4
0 1.5 3.5 1.000000
1 22.0 38.5 2.000000
2 15.0 35.0 4.333333
In [68]: res.columns.dtype
Out[68]: dtype('O')
Ответ 2
@MAxU. Я знаю, что здесь только для ответа на вопрос. Однако мне не хватает очков репутации, чтобы оставлять свои комментарии. Извини за это. Поскольку я очень плохо знаком с Python и Pandas, было бы здорово, если бы вы могли дать больше объяснений кодам, которые вы написали выше.
res = (df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq = 'Q'), axis = 1) В частности 1) Работает ли pd.PeriodIndex как с именами столбцов строки, так и с меткой времени? В документации написано, что data: array-like... так что я думаю, да? 2) Я пытался использовать ваши коды на фрейме данных с ежемесячными столбцами, а также с другими столбцами, которые содержат строковые/логические значения. поэтому вместо df.columns я использовал df.columns [6:], но получил сообщение об ошибке Assertionerror: Grouper и axis должны быть одинаковой длины. Знаете ли вы, почему возникает эта ошибка? И как выбрать только месячные столбцы, чтобы этот кусок кода работал?
большое спасибо