Groeperen op maand in pandas dataframe (met voorbeeld)
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om rijen per maand te groeperen in een Panda DataFrame:
df. groupby (df. your_date_column . dt . month )[' values_column ']. sum ()
Deze specifieke formule groepeert de rijen op datum in your_date_column en berekent de som van de waarden voor de waarden_kolom in het DataFrame.
Merk op dat de functie dt.month() de maand uit een datumkolom in panda’s haalt.
Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.
Voorbeeld: Groeperen op maand in Panda’s
Laten we zeggen dat we de volgende panda’s DataFrame hebben die de verkopen van een bedrijf op verschillende data weergeven:
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
Gerelateerd: Hoe u een datumbereik in Panda’s kunt maken
We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de som van de verkopen gegroepeerd per maand te berekenen:
#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
Zo interpreteert u het resultaat:
- De totale omzet in maand 1 (januari) bedroeg 34 .
- De totale omzet in maand 2 (februari) bedroeg 44 .
- De totale omzet in maand 3 (maart) bedroeg 31 .
We kunnen een vergelijkbare syntaxis gebruiken om de maximale verkoopwaarden gegroepeerd per maand te berekenen:
#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
We kunnen een soortgelijke syntaxis gebruiken om elke waarde te berekenen die we willen groeperen op basis van de maandelijkse waarde van een datumkolom.
Opmerking : u kunt hier de volledige documentatie van de GroupBy-bewerking in panda’s vinden.
Aanvullende bronnen
In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:
Panda’s: hoe bereken je de cumulatieve som per groep
Panda’s: unieke waarden per groep tellen
Panda’s: hoe de correlatie per groep te berekenen