Как сгруппировать по месяцам в Pandas DataFrame(с примером)

Редакция Кодкампа -

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для группировки строк по месяцам в кадре данных 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 сгруппировать по месяцам в Pandas

Предположим, у нас есть следующий кадр данных pandas, который показывает продажи, сделанные какой-либо компанией в разные даты:

import pandas as pd

#create DataFrame
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 вывод:

  • Общий объем продаж за первый месяц (январь) составил 34 .
  • Общий объем продаж за второй месяц (февраль) составил 44 .
  • Общий объем продаж за 3-й месяц (март) составил 31 .

Мы можем использовать аналогичный синтаксис для вычисления 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 значению месяца 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:

Pandas: как рассчитать совокупную сумму по группе
Pandas: как подсчитать уникальные значения по группам
Pandas: как рассчитать корреляцию по группе