{"id":3257,"date":"2023-07-18T10:46:40","date_gmt":"2023-07-18T10:46:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/gruppo-di-panda-per-trimestre\/"},"modified":"2023-07-18T10:46:40","modified_gmt":"2023-07-18T10:46:40","slug":"gruppo-di-panda-per-trimestre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/gruppo-di-panda-per-trimestre\/","title":{"rendered":"Come raggruppare per trimestre in pandas dataframe (con esempio)"},"content":{"rendered":"

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

 #convert date column to datetime<\/span>\ndf[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date<\/span> '])\n\n#calculate sum of values, grouped by quarter\n<\/span>df. groupby<\/span> (df[' date<\/span> ']. dt<\/span> . to_period<\/span> (' Q<\/span> '))[' values<\/span> ']. sum<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
 Questa particolare formula raggruppa le righe per trimestre nella colonna della data<\/strong> e calcola la somma della colonna dei valori<\/strong> nel DataFrame.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: come raggruppare per trimestre 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\/2022', freq='M', periods= 12<\/span> ),\n                   ' sales<\/span> ': [6, 8, 10, 5, 4, 8, 8, 3, 5, 14, 8, 3]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n         dirty date\n0 2022-01-31 6\n1 2022-02-28 8\n2 2022-03-31 10\n3 2022-04-30 5\n4 2022-05-31 4\n5 2022-06-30 8\n6 2022-07-31 8\n7 2022-08-31 3\n8 2022-09-30 5\n9 2022-10-31 14\n10 2022-11-30 8\n11 2022-12-31 3<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Correlato:<\/strong> Come creare un intervallo di date in Pandas<\/a><\/span><\/p>\n
 Per calcolare la somma delle vendite raggruppate per trimestre \u00e8 possibile utilizzare la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n
 #convert date column to datetime and subtract one week<\/span>\ndf[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date<\/span> '])\n\n#calculate sum of sales, grouped by quarter\n<\/span>df. groupby<\/span> (df[' date<\/span> ']. dt<\/span> . to_period<\/span> (' Q<\/span> '))[' sales<\/span> ']. sum<\/span> ()\n\ndate\n2022Q1 24\n2022Q2 17\n2022Q3 16\n2022Q4 25\nFreq: Q-DEC, Name: sales, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n
 Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n