Як згрупувати за місяцями в pandas dataframe (з прикладом)
Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис для групування рядків за місяцями у pandas DataFrame:
df. groupby (df. your_date_column . dt . month )[' values_column ']. sum ()
Ця конкретна формула групує рядки за датою у стовпці your_date_column і обчислює суму значень для стовпця values_column у DataFrame.
Зверніть увагу, що функція dt.month() витягує місяць зі стовпця дати в pandas.
У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.
Приклад: як згрупувати за місяцями в Pandas
Скажімо, у нас є такий пандас DataFrame, який показує продажі, здійснені компанією в різні дати:
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
Пов’язане: Як створити діапазон дат у Pandas
Ми можемо використати такий синтаксис, щоб обчислити суму продажів, згрупованих за місяцями:
#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
Ось як інтерпретувати результат:
- Загальна кількість продажів за 1 місяць (січень) склала 34 .
- Загальна кількість продажів за 2 місяць (лютий) склала 44 .
- Загальна кількість продажів за 3 місяць (березень) становила 31 .
Ми можемо використовувати аналогічний синтаксис для обчислення максимальних значень продажів, згрупованих за місяцями:
#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
Ми можемо використовувати аналогічний синтаксис для обчислення будь-якого значення, яке ми хочемо згрупувати за місячним значенням стовпця дати.
Примітка . Повну документацію щодо операції GroupBy в pandas можна знайти тут .
Додаткові ресурси
У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:
Панди: як розрахувати сукупну суму на групу
Pandas: як підрахувати унікальні значення по групах
Pandas: як розрахувати кореляцію за групою