Como agrupar por mês no pandas dataframe (com exemplo)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para agrupar linhas por mês em um DataFrame do pandas:

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

Esta fórmula específica agrupa as linhas por data em sua_coluna_data e calcula a soma dos valores para coluna_valores no DataFrame.

Observe que a função dt.month() extrai o mês de uma coluna de data no pandas.

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: como agrupar por mês no Pandas

Digamos que temos o seguinte DataFrame do pandas que mostra as vendas realizadas por uma empresa em datas diferentes:

 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

Relacionado: Como criar um intervalo de datas no Pandas

Podemos usar a seguinte sintaxe para calcular a soma das vendas agrupadas por mês:

 #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

Veja como interpretar o resultado:

• O total de vendas realizadas no mês 1 (janeiro) foi de 34 .
• O total de vendas realizadas no mês 2 (fevereiro) foi de 44 .
• O total de vendas realizadas no mês 3 (março) foi de 31 .

Podemos usar sintaxe semelhante para calcular valores máximos de vendas agrupados por mês:

 #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

Podemos usar sintaxe semelhante para calcular qualquer valor que gostaríamos de agrupar pelo valor mensal de uma coluna de data.

Nota : Você pode encontrar a documentação completa da operação GroupBy no pandas aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: como calcular a soma acumulada por grupo
Pandas: como contar valores únicos por grupo
Pandas: como calcular a correlação por grupo