Как группировать по годам в pandas dataframe (с примером)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для группировки строк по годам в DataFrame pandas:

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

Эта конкретная формула группирует строки по дате в your_date_column и вычисляет сумму значений для Values_column в DataFrame.

Обратите внимание, что функция dt.year() извлекает год из столбца даты в pandas.

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: как группировать по годам в Pandas

Допустим, у нас есть следующий DataFrame pandas, который показывает продажи компании в разные даты:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' 3m ', 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 2020-01-31 6 0
1 2020-04-30 8 3
2 2020-07-31 9 2
3 2020-10-31 11 2
4 2021-01-31 13 1
5 2021-04-30 8 3
6 2021-07-31 8 2
7 2021-10-31 15 4
8 2022-01-31 22 1
9 2022-04-30 9 5

Связанный: Как создать диапазон дат в Pandas

Следующий синтаксис можно использовать для расчета суммы продаж, сгруппированных по годам:

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

date
2020 34
2021 44
2022 31
Name: sales, dtype: int64

Вот как интерпретировать результат:

• Общий объем продаж в 2020 году составил 34 .
• Общий объем продаж в 2021 году составил 44 .
• Общий объем продаж, осуществленных в 2022 году, составил 31 .

Мы можем использовать аналогичный синтаксис для расчета максимальных значений продаж, сгруппированных по годам:

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

date
2020 11
2021 15
2022 22
Name: sales, dtype: int64

Мы можем использовать аналогичный синтаксис для вычисления любого значения, которое мы хотели бы сгруппировать по значению года в столбце даты.

Примечание . Полную документацию по операции GroupBy в pandas можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Панды: как посчитать совокупную сумму на группу
Панды: как посчитать уникальные значения по группам
Панды: как рассчитать корреляцию по группам