Как группировать по месяцам в pandas dataframe (с примером)

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

 df. groupby (df. your_date_column . dt . month )[' 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.month() извлекает месяц из столбца даты в pandas.

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

Пример: как группировать по месяцам 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=' 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

Связанный: Как создать диапазон дат в Pandas

Мы можем использовать следующий синтаксис для расчета суммы продаж, сгруппированных по месяцам:

 #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

Вот как интерпретировать результат:

• Общий объем продаж за первый месяц (январь) составил 34 .
• Общий объем продаж за второй месяц (февраль) составил 44 .
• Общий объем продаж за третий месяц (март) составил 31 .

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

 #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

Мы можем использовать аналогичный синтаксис для вычисления любого значения, которое мы хотели бы сгруппировать по ежемесячному значению столбца 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