Come raggruppare per mese in pandas dataframe (con esempio)

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per raggruppare le righe per mese in un DataFrame panda:

 df. groupby (df. your_date_column . dt . month )[' values_column ']. sum ()

Questa particolare formula raggruppa le righe per data in your_date_column e calcola la somma dei valori pervalues_column nel DataFrame.

Tieni presente che la funzione dt.month() estrae il mese da una colonna di date in panda.

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: come raggruppare per mese in Pandas

Diciamo che abbiamo il seguente DataFrame panda che mostra le vendite effettuate da un’azienda in date diverse:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' W ', periods= 10 ),
                   ' sales ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9],
                   ' returns ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5]})

#view DataFrame
print (df)

        date sales returns
0 2020-01-05 6 0
1 2020-01-12 8 3
2 2020-01-19 9 2
3 2020-01-26 11 2
4 2020-02-02 13 1
5 2020-02-09 8 3
6 2020-02-16 8 2
7 2020-02-23 15 4
8 2020-03-01 22 1
9 2020-03-08 9 5

Correlato: Come creare un intervallo di date in Pandas

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per calcolare la somma delle vendite raggruppate per mese:

 #calculate sum of sales grouped by month
df. groupby (df. date . dt . month )[' sales ']. sum ()

date
1 34
2 44
3 31
Name: sales, dtype: int64

Ecco come interpretare il risultato:

• Le vendite totali effettuate nel mese 1 (gennaio) sono state 34 .
• Le vendite totali effettuate nel mese 2 (febbraio) sono state 44 .
• Le vendite totali effettuate nel mese 3 (marzo) sono state 31 .

Possiamo utilizzare una sintassi simile per calcolare i valori massimi di vendita raggruppati per mese:

 #calculate max of sales grouped by month
df. groupby (df. date . dt . month )[' sales ']. max ()

date
1 11
2 15
3 22
Name: sales, dtype: int64

Possiamo utilizzare una sintassi simile per calcolare qualsiasi valore che desideriamo raggruppare in base al valore mensile di una colonna di date.

Nota : puoi trovare la documentazione completa dell’operazione GroupBy in panda qui .

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Panda: come calcolare il cumulato per gruppo
Panda: come contare i valori unici per gruppo
Panda: come calcolare la correlazione per gruppo