{"id":2919,"date":"2023-07-20T02:35:31","date_gmt":"2023-07-20T02:35:31","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/gruppo-di-panda-al-mese\/"},"modified":"2023-07-20T02:35:31","modified_gmt":"2023-07-20T02:35:31","slug":"gruppo-di-panda-al-mese","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/gruppo-di-panda-al-mese\/","title":{"rendered":"Come raggruppare per mese in pandas dataframe (con esempio)"},"content":{"rendered":"

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\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per raggruppare le righe per mese in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 df. groupby<\/span> (df. your_date_column<\/span> . dt<\/span> . month<\/span> )[' values_column<\/span> ']. sum<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
 Questa particolare formula raggruppa le righe per data in your_date_column<\/strong> e calcola la somma dei valori pervalues_column<\/strong> nel DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Tieni presente che la funzione dt.month()<\/strong> estrae il mese da una colonna di date in panda.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: come raggruppare per mese in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Diciamo che abbiamo il seguente DataFrame panda che mostra le vendite effettuate da un’azienda in date diverse:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': pd.date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2020<\/span> ', freq=' W<\/span> ', periods= 10<\/span> ),\n                   ' sales<\/span> ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9],\n                   ' returns<\/span> ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n        date sales returns\n0 2020-01-05 6 0\n1 2020-01-12 8 3\n2 2020-01-19 9 2\n3 2020-01-26 11 2\n4 2020-02-02 13 1\n5 2020-02-09 8 3\n6 2020-02-16 8 2\n7 2020-02-23 15 4\n8 2020-03-01 22 1\n9 2020-03-08 9 5<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Correlato:<\/strong> Come creare un intervallo di date in Pandas<\/a><\/span><\/p>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per calcolare la somma delle vendite raggruppate per mese:<\/span><\/p>\n
 #calculate sum of sales grouped by month\ndf. groupby<\/span> (df. date<\/span> . dt<\/span> . month<\/span> )[' sales<\/span> ']. sum<\/span> ()\n\ndate\n1 34\n2 44\n3 31\nName: sales, dtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n